Yapay zeka teknolojilerini ve kavramlarını bütüncül bir bakış açısıyla anlamak isteyenler için hazırlanan bu farkındalık eğitimi, temel terminolojiyi netleştirir. Yapay zekanın tarihsel gelişimi, makine öğrenmesi ve derin öğrenme arasındaki farklar ile güncel kullanım alanları (sağlık, finans vb.) ele alınır. Katılımcılar, yapay zeka etiği, veri gizliliği gibi kritik konuları öğrenerek bu alandaki kariyer ve proje fırsatlarını değerlendirme yetkinliği kazanır.
•AI'ın tarihçesi: Turing'den günümüze
•Narrow AI vs General AI vs Super AI
•Günümüzde AI kullanım alanları (sağlık, finans, otomotiv, perakende)
•AI, Machine Learning ve Deep Learning farkları
•Supervised Learning: Classification ve regression
•Reinforcement Learning temelleri
•Computer Vision ve Natural Language Processing'e giriş
•Unsupervised Learning: Clustering ve dimensionality reduction
•Neural Networks ve Deep Learning'e genel bakış
•AI proje yaşam döngüsü
•Veri toplama, hazırlama ve model eğitimi süreçleri
•AI etik ilkeleri ve responsible AI
•Bias, fairness ve transparency kavramları
•Kariyer yolları ve öğrenme haritası oluşturma