Python, Veri Tabanları, Öğrenme Paradigmaları, Görüntü İşleme
Üniversitelerin Doğa Bilimleri, Fen ve Mühendislik Fakültelerinde Lisans ya da Lisansüstü öğrenci olmak
| Day | Content |
|---|---|
| Day 1 |
Teorik dersler: Yapay zeka nedir? Genel kullanım alanları Pratik dersler: Pythona giriş, temel kodlama ve temel Python kütüphaneleri |
| Day 2 |
Teorik dersler: Temel makine öğrenmesi kavramları ve yaklaşımları Pratik dersler: Veri tabanları (Kaggle, UCI, TCGA,…) ve veri eldesi |
| Day 3 |
Teorik dersler: Denetimli öğrenme yoluyla sınıflandırma Pratik dersler: Model oluşturma ve performans metrikleri |
| Day 4 |
TATİL |
| Day 5 |
Teorik dersler: Multilayer Perceptronlar ve Derin Öğrenme Pratik dersler: Biyolojik verilerle görüntü işleme |
| Day 6 |
Teorik dersler: Haftanın Özeti ve Sunum hazırlama Pratik dersler: Öğrenci sunumları |
| Day 7 |
Kariyer söyleşisi: Kariyer yolculuğumuz ve soru- cevap |