Yapay Zeka ve Büyük Veri Eğitim Programı

KİMLER KATILMALI

Profesyonel kariyer hedefinde Yapay Zeka ve Büyük Veri yöntemlerini uygulamak ve proje geliştirmek isteyenler Yapay Zeka ve Büyük Veri Eğitim Programı’na katılmalıdır. Eğitimde, yapay zeka ve büyük veri ile ilgili bilgi, metod ve yaklaşımlar örnek kodlama ve uygulamalar ile kapsamlı ve detaylı bir şekilde anlatılmaktadır.

ÖNEMLİ NOT

Eğitim tanıtım broşürü ve diğer bilgiler için Program Koordinatörü ile iletişime geçebilir ya da sayfanın en altında bulunan formu doldurabilirsiniz.

PROGRAM KOORDİNATÖRÜ

Dr. Öğretim Üyesi Burak Parlak

bparlak@gsu.edu.tr

burakparlak@gmail.com

EĞİTİM İÇERİĞİ

1.HAFTA

DERS 1 Makineleri nasıl akıllandırırız ? Yapay zeka ve makine öğrenmesine giriş

• Yapay öğrenme yöntemleri
• Egitim süreçleri
• Veri ve eğitim süreci ilişkileri
• Makine öğrenmesi: bilgiyi tanıma ve kullanma

DERS 2 Veri akıp gidiyor... Hemen yakala : İş analitiğinde bilgi kullanımı ve çıkarımı

• Yapay zeka için veri çıkarımı nasıl olmalıdır?
• İş analitigi ve bilgi
• Bilgiyi arama ve çıkarma
• Çıkarım modellerinin dijitalleştirilmesi

2.HAFTA

DERS 3 İş analitiğinde bilgiyi görselleştirme, raporlama ve sunum

• Bilgi nasıl görselles¸tirilir?
• Çok biçimli veri ve dijital modeller
• Dijital verinin raporlanması ve gösterimi
• Dijital veri nasıl sunulmalıdır?
• Veri dijitalleştirme platformları

DERS 4 İş analitiğinde büyük veri modelleme

• İş analitiği ve veri madenciliği
• Büyük veri analiz platformları
• Büyük veri analitiği
• Büyük veri analiz adımları
• Büyük veri dinamikleri

3.HAFTA

DERS 5 Yıkıcı iş mutasyonları ile dijital transformasyonun kapısını aralamak

• Yıkıcı İş Modelleri ve Mevcut Sektör Dinamikleri Uyumsuzlukları
• Sizi Yeni Ekosistemlere taşıyacak 5 büyük değişim
• Yıkıcı İş Modelleri Stratejileri
• Mevcut İş Modellerimi Yıkıcı Hale Nasıl Dönüştürebilirim?
• Yıkıcı İş Modellerini Nasıl Yaratabilirim?

DERS 6 Yapay zeka tabalı iş modeli inovasyonu: Kazanan iş modelleri oluşturma

• Ekosistem Nedir?
• Ekosistem Örnekleri
• Ekosistemlerin Değeri
• İş Ekosistemleri Nasıl Haritalanır?

4.HAFTA

DERS 7 Büyük veriyi modelleme: çıkarım ve analiz iş analitiğinde nasıl kullanılır

• Yenilikçi iş modellerinde iç ve dış verinin hazıranlanması süreci
• Dijital veri çıkarımı nasıl gerçekleştirilir?
• Büyük veri hangi adımlarla analiz edilmeli
• Büyük veriyi iş analitiğinde kullanabilme

DERS 8 Tahmin ve tavsiye sistemlerini kurmak: Karar madenciliği, Çok biçimli veri analizi ve çıkarımı

• Kurumsal saygınlık ve bilgi çıkarımı
• Kurum, marka beğeni ve tavsiye modelleri nasıl analiz edilir?
• Coğrafi bilgi sistemleri, sosyal medya, multimodal veriler nasıl kullanılır?
• Beğeni ve tavsiyede akıllı çıkarımlar
• Multimedya, doğal dil işleme ve bilgi çıkarımı

5.HAFTA

DERS 9 İş analitiğinde yapay zeka ile karar verme ve bilgi çıkarımı uygulamaları - I

• Neden tahmin ve çıkarıma ihtiyaç duyuyoruz?
• İş analitiği modeli ve örnekleri
• İş analitiği ve inovasyon
• Büyük veri ve derin öğrenme ile bilgi çıkarımı
• Makine öğrenmesi geri bildirimleri ile iş süreçlerinin ilişkilendirilmesi

DERS 10 İş analitiğinde yapay zeka ile karar verme ve bilgi çıkarımı uygulamaları - II

• İş analitiğinde izlenmesi gereken adımlar
• Veriye uygun analiz modelini oluşturmak
• Yapay zeka tabanlı sürdürülebilir analiz
• Yenilikçi iş analitiği örnekleri
• Çok biçimli iş analitiği örnekleri