Bu eğitim, geliştiricilere Python programlama dili ve temel kütüphaneler üzerinden yapay zeka dünyasına sağlam bir giriş yapma imkanı sunar. Katılımcılar; Python ortamını yapılandırmayı öğrenerek başlar, NumPy ve Pandas kütüphaneleri ile veri işleme, temizleme ve görselleştirme yetkinlikleri kazanır. Eğitimin devamında Scikit-learn kütüphanesi kullanılarak sınıflandırma ve regresyon gibi temel makine öğrenmesi modellerinin nasıl oluşturulacağı ve değerlendirileceği uygulamalı bir proje ile pekiştirilir.
•Python kurulumu ve Jupyter Notebook yapılandırması
•Değişkenler, veri tipleri ve kontrol yapıları
•Fonksiyonlar ve modüler programlama
• AI nedir? Tarihçesi ve günümüzdeki uygulamaları
•NumPy ile array işlemleri ve matematiksel operasyonlar
•Pandas ile veri okuma, temizleme ve dönüştürme
•Matplotlib ve Seaborn ile veri görselleştirme
•Eksik veri yönetimi ve outlier tespiti
•Olasılık ve temel istatistik kavramları
•Linear algebra temelleri (matrix, vector)
•Correlation ve regression analizi
•Feature engineering ve veri ön işleme
•Scikit-learn kütüphanesine giriş
•Classification ve regression modelleri oluşturma
•Model evaluation metrikleri (accuracy, precision, recall, F1-score)
•Gerçek dünya veri seti ile capstone proje