Python ve Yapay Zekaya Giriş: 101
Python ile Yapay Zekaya Giriş: Makine Öğrenimi, Veri Bilimi ve Sinir Ağları Temelleri - Uygulamalı Projelerle Öğrenin
Bu eğitim Deneme Kişisi tarafından oluşturuldu
Neler Öğreneceksiniz?
Python dilinde değişkenler, döngüler, fonksiyonlar ve veri yapıları gibi temel konuları öğrenin. Yapay sinir ağları, karar ağaçları ve regresyon gibi temel yapay zeka algoritmalarını uygulamayı öğrenin. Python ile veri ön işleme, veri görselleştirme ve veri seti düzenleme becerilerini kazanın.,Ders Konuları
- Kurs Girişi
- Python Tanıtımı
- Genel Python Bilgisi
- Python Kurulumu
- Vsc Kurulumu
- Matematiksel İşlemler
- String Veri Tipleri
- String ve İnt İşlemler Metinsel ve Sayısal işlemler
- Karakter Dizileri Print() Fonksiyonu Format() ve F Parametresi
- Alıştırma - Ortalama Hesaplama
- Listeler []
- İnput() Kullanıcıdan Veri Alma
- Demetler
- Atama Öperatörleri
- Karşılaştırma Operatörleri
- Mantıksal Operatörler
- İf ve Else Koşulu
- Elif Koşulu
- Alıştırma - Ortalama Hesaplama
- Alıştırma Korona Virüs Uygulaması
- While Döngüsü
- Alıştırma - Kullanıcı Giriş Uygulaması
- For Döngüleri
- Alıştırma - Giriş Uygulaması For Döngüsü ile
- Alıştırma - Kelimelerin ilk Harfini Bulan Algoritma
- Fonksiyonlara Giriş
- Fonksiyonlarda Parametre Kullanımı
- Return Komutu
- Alıştırma - Günlük Su Tüketimi
- Varsayılan Değerler
- Global ve Yerel Değişkenler
- Sözlük Oluşturma
- Sözlük Devam Get()
- Alıştırma - Telefon Uygulaması
- Alıştırma - Telefon LJyguIaması 2
- Modül Kavramı
- Random Modülü
- DateTime()
- Alıştırma - Çekiliş Uygulaması
- Alıştırma - Çekiliş Uygulaması 2
- Alıştırma - Şifre Korumalı Uygulama Yazma
- Try ve Except Kavramları
- Finaliy Kavramı ve Örnek
- _init_ Fonksiyon Yapıcı Fonksiyonlar
- OOP
- Miras Kalıtım Overridjng
- Sözlük Manipülasyonu
- Alıştırma - Parçaları Birleştirelim
- Final
- Alıştırma - Öğretmen Branş Değiştirme
- Numpy Nedir
- Kurulum ve Basit Kodlar
- Çok Boyutlu Diziler
- Matematiksel İşlemler
- Çok Boyutlu Dizilerde Dilimleme
- Dizi Dilimleme
- Matematiksel İşlemler 2
- Basit İstatiksel İşlemler
- BooleanMask
- Dizi Birlestirme ve Bölme
- ReShape
- Dosya İşlemleri
- Numpy Final Dersi Kitap Analiz
- Rastgele Seri Oluşturma
- Pandas Giriş
- Excelden veri okuma ve Yazma
- Veri Manipülasyonu
- Veri Manipülasyonu 2
- Gruplama
- Zaman Damgaları
- Zaman Damgası ile Veri Analizi Bölüm 1
- Zaman Damgası ile Veri Analizi Bölüm 2
- Temel Grafiksel Bilgiler
- Trend Grafikleri Analiz Etmek
- Kodları Bot Haline Getirme
- Makine Öğrenmesine giriş
- Girilen Ev Bilgileri ile Fiyat Analizi
- Multi Reg Analizi
- Excel Dosyasındaki Veriler ile Hastalık Tahmin etme ve Makine Öğrenmesi
- Hastalık Görselleştirme
- Makine Öğrenmesinin Doğruluğunu ölçme
- Çapraz Doğrulama ile Makine Öğrenmesi Oranını Arttırma
- Ağaç Yapısını Geliştirip , Doğruluğu Arttırmaya Çalışma
- Yeni Eğitilmiş Veri ile Hastalık Keşfetme
- Karar Ağaçları ile Hastalık Tahmin Etme
- Basit Veri Standartlaştırması
- Veri Kategorize Etme
- Düzenlenmiş Verileri Görselleştirme
- Yaş Ve Meslek İle Gelir Tahmin Etme Bölüm 1
- Gelişmiş Modelleme ile Doğruluk Oranını Arttırma
- Model Seçimini Nasıl Yapmalıyız
- Çapraz Model ile Makine Öğrenmesi Modelini Test Edelim
- Kümele Algoritması
- Fiyat Tarih ve Satış Adetlerini Kümeye Dahil Etme
- Teknoloji Ürün Satışları Kümeleme
- Kredi Puanı Verme Uygulaması
- Kullanıcıdan Alınan Veriyi Eğitmek
- Veri Genişletme
- Eğitilmiş Veri ve Hata Çözümleri
- Hata Düzeltme
- Yapay Öğrenme Oranını Arttırma
- Smote ve Yapay Sinir Ağları ile Modelin Doğruluk Oranını Arttırma
- Temel Veri Yapısı ve Düzenlemeler
- Verileri Görselleştirme
- 4 Farklı Model ile Doğruluk Oranını Test Etme
- Veri Seti ile Kişinin Kalp Krizi Oranını Hesaplama (YapayZeka ile)
- Temel Yapay Sinir Ağlarına Giriş
- Smote Kavramı
- Şimdi Ne Yapacağım?
- Random State 42 Nedir
- Scaler.fit_transform nedir
- Learning_rate=0.001 Nedir
- loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy']) nedir
- model.fit(X_train_scaled, y_train_smote, epochs=100, verbose=1, validation_data
- accuracy
- loss, accuracy = model.evaluate(X_test_scaled, y_test)
© 2025 OnlineDijitalEğitim.com
Tasarım ve programlama 
tarafından yapılmıştır.
tarafından yapılmıştır.