Yapay Zeka ve Veri Bilimine Hazırlık
Yapay Zeka ve VeriBu kurs hakkında
Yapay zekâ, günümüzün ve geleceğin en önemli teknolojilerinden biridir. Bu eğitim, katılımcılara yapay zekânın temel prensiplerini, kullanım alanlarını ve potansiyelini tanıtır. Yapay zekâya hazırlık sürecinde, makine öğrenimi, derin öğrenme ve veri bilimi gibi ana konuların anlaşılması sağlanır. Katılımcılar, bu teknolojileri etkin bir şekilde kullanarak, gelecekteki mesleki ve akademik fırsatlara daha iyi hazırlanır.
Yorumlar (0)
Lineer Cebir
Bu dokümanda Linux'un temel komutları yer alıyor!
Python İle Programlama #1. Ders
Python İle Programlama #2. Ders
Python İle Programlama #3. Ders
Python İle Programlama #4. Ders
Python İle Programlama #5. Ders
Python İle Programlama #6. Ders
Python İle Programlama #7. Ders
Python İle Programlama #8. Ders
Python İle Programlama #9. Ders
● Ders Konuları:
○ Python Söz Dizimi
○ Ekrana yazı yazma
○ Değişkenler, değişken tanımlama kuralları
○ Operatörler, aritmetik operatörler
○ kullanıcı veri girişi
● Ders Konuları:
○ veri türleri
○ koleksiyonlar → list, tuple, dict
● Ders Konuları:
○ Sözlük Veri Yapısı
○ Karşılaştırma Operatörleri
○ Koşullu İfadeler, if, else
● Ders Konuları:
○ for döngüsü
○ string ifadeleri
● Ders Konuları:
○ Tür Dönüşümü,
○ String ve Listede Dilimleme,
○ İç İçe Veri Yapıları (liste içeren liste, liste içeren sözlük, sözlük içeren liste),
○ while döngüsü
● Ders Konuları:
○ Genel Tekrar
○ Soru Çözümü
Derslerde Yazılan Python Kaynak Kodları
● Ders Konuları:
○ modüler programlamaya giriş
○ fonksiyonlar (tanımlama, çağırma, parametre gönderimi)
● Ders Konuları:
○ numpy veri yapısı
■ import etmek, numpy veri yapısı ve boyutlar
■ listeden dizi oluşturma
■ aralıktan dizi oluşturma, range
■ hazır değerlerle dizi oluşturma → zeros, ones, fill, empty
■ rastgele değerli dizi oluşturma
■ lineer uzaydan dizi oluşturma, linspace
■ dizi boyutu değiştirme, shape, reshape
● Ders Konuları:
○ numpy işlemleri
■ numpy dizi elemanlarına erişim, dilimleme
■ Boolean Mask ile Elemanlara Erişim,
■ koşullu dilimleme
■ dosyadan ve url’den numpy dizi değerleri yükleme
○ numpy matematiksel işlemler
■ np.sin(), np.cos(),np.tan(),np.log(),np.log2(),np.log10(), np.exp(), np.pi, np.around(x,decimals=2), np.sqrt(),np.absolute(),np.power()
■ grafik çizimi
● Ders Konuları:
○ numpy-istatistiksel fonksiyonlar
■ mean, median, max, min, std, var, sum, percentile, cov, corr,
○ numpy-lineer cebir
Ders Konuları:
numpy-aritmetik fonksiyonlar
a+b → np.add(a, b)
a-b → np.subtract(a, b)
* → np.multiply(a, b) → eleman düzeyinde çarpma
/ → np.divide(a, b)
mod → np.mod(b, a)
üs → np.power(a, 2)
noktasal çarpım → np.dot(a, b), a@b, vektörel çarpım → vektörler için çarpılıp toplam verir
numpy-broadcasting
numpy - lineer cebir
Matrisin transpozunu alma
transpose = np.transpose(m1)
m1.T
Vektörleri eleman düzeyinde toplama
result = np.add(v1, v2)
Vektörlerin eleman düzeyinde çarpımı
result = np.multiply(v1, v2)
Matris çarpımı (dot product)
result = np.dot(m1, m2)
Matrisin determinantını hesaplama
det = np.linalg.det(m1)
Eigen değerleri ve vektörleri hesaplama
eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(m1)
Singular Value Decomposition, matrisleri çarpanlarına ayırmak
U, S, V = np.linalg.svd(m1)
Pandas Kütüphanesi
Pandas Kütüphanesi
Matplotlib İle Grafik Çizme
MNIST Rakam Tanımı
Lütfen aşağıda linki verilen colab dosyasını kendi drive alanınıza kopyalayın. Verilen görevleri yerine getirin.
https://colab.research.google.com/drive/1agTqXoswtti2haVwCyK_ctxQfFYGu8NP
her görev 10 puan, 8.görev 20 puan
Github Hesabı Açılması ve Güncelleme
Bu ödeve açmış olduğunuz github hesaplarınızın linkini yükleyin ve github hesabınızda en az 1 adet repository olsun, bunu haftada en az 2 farklı günde güncellemiş olun, bu sizin github üzerindeki etkinliğinizi gösterecek.
Kolay gelsin.
Lütfen aşağıda linki verilen colab dosyasını kendi drive alanınıza kopyalayın. Verilen görevleri yerine getirin.
https://colab.research.google.com/drive/1p2y_E2jUo4RZhr7NnOQG3OFHrP1Wypa2?usp=sharing
her soru 10 puan
Lütfen aşağıda linki verilen colab dosyasını kendi drive alanınıza kopyalayın. Verilen görevleri yerine getirin.
https://colab.research.google.com/drive/1jc0kdExMfibcrO5ttOafmQOZvcCJBRvj?usp=sharing
her soru 10 puan değerindedir.
