Arama algoritmalarından ve bilgi temsilinden makine öğrenimine ve yapay zekanın toplumdaki etik hususlarına kadar yapay zekanın temel kavramlarına ve tekniklerine giriş.Yapay zekanın tarihçesi, evrimi ve çeşitli sektörler üzerindeki etkileri hakkında temel bir anlayış kazanacaksınız.

Bu modül, makine öğreniminin teorisi ve pratik uygulamaları arasındaki boşluğu doldurmaktadır. Denetimli öğrenmeden denetimsiz öğrenmeye kadar temel teknikleri keşfedeceksiniz; veri ön işleme, model seçimi ve etik hususlar da dahil olmak üzere tüm makine öğrenimi süreçlerine vurgu yapacaksınız.

Temel kavramlarla başlayarak, algılayıcılar, evrimsel sinir ağları (CNN'ler), tekrarlayan sinir ağları (RNN'ler) ve dikkat modellerini kapsayan en yeni derin öğrenme tekniklerine ilerleyeceksiniz. Açıklanabilirlik ve etik konularını ele alırken ağların tasarlanması ve eğitilmesi konusunda uygulamalı deneyim kazanacaksınız.

Bu modül, yapay zeka destekli karar destek sistemlerini, çeşitli sektörlerdeki rollerini ve insan karar verme süreçlerini geliştirme yeteneklerini inceler. Simülasyonun rolü ve karar verme süreçlerinin otomasyonunun etik sonuçları da dahil olmak üzere, optimum sonuçlar için yapay zeka uygulamalarına ilişkin bilgiler edineceksiniz.

Dersin doruk noktası olan bu projede, kritik zorlukları belirleyerek, titiz literatür taramaları yaparak ve yenilikçi yapay zeka çözümleri tasarlayarak öğreniminizi göstermeniz gerekmektedir. Deneyimli personelin rehberliğinde bağımsız araştırma yapacak ve bir yapay zeka çözümü geliştireceksiniz.

Bu modül, dağıtılmış veri depolama, işleme çerçeveleri ve ölçeklenebilir bulut tabanlı uygulamaların tasarımı ve dağıtımına odaklanmaktadır. Bulutta büyük veri hacimlerini yönetmeyle ilgili zorlukların üstesinden gelmek için eğitileceksiniz; bu, modern yapay zeka çözümleri için çok önemlidir.