Pitonca Education

Yapay Zeka'nın temeline inelim. İstatistik ve Lineer Cebir olmadan Yapay Zeka olmaz.
Eğitim Hakkında
Bu eğitim, verilerin doğru bir şekilde analiz edilmesi için kullanılan betimsel istatistik yöntemlerini ve özellikle standartlaştırma sürecini ele almaktadır. Metinlerde, sadece ortalamaya bakmanın yeterli olmadığı, verilerdeki varyasyonun ve standart sapmanın da incelenmesi gerektiği vurgulanmaktadır. Bir verinin ortalamadan ne kadar uzaklaştığını gösteren Z-değeri formülü üzerinden, farklı kategorideki başarıların nasıl kıyaslanabileceği somut örneklerle açıklanmaktadır. Ayrıca, tüm veri setinin standardize edilmesiyle ortalamanın sıfıra, varyansın ise bire indirgenmesi süreci teknik olarak detaylandırılmıştır. Son bölümde ise, istatistiksel sınırların dışına çıkan değerlerin sistemdeki olası hataları veya arızaları tespit etmede nasıl bir gösterge olduğu belirtilmektedir. Bu içerikler, ham veriyi anlamlı ve kıyaslanabilir bilgilere dönüştürmek için temel bir rehber niteliği taşır.
Örnek Ders içeriklerine buradan ulaşabilirsiniz.

İleri seviye Kuantum Hesaplama dersleri, üniversite öğrencileri, matematikçiler, mühendisler için.
Eğitim Hakkında
Bu eğitim, kuantum hesaplamanın temelleri, tarihsel gelişimi ve klasik bilişimle karşılaştırması hakkında kapsamlı bir genel bakış sunmaktadır. Çalışma, kuantum bilişimin temel birimleri olan kuantum bitlerin (kübitler) nasıl süperpozisyon ve dolanıklık gibi kuantum mekaniği ilkelerini kullanarak klasik bilgisayarların çözemeyeceği karmaşık problemleri çözebileceğini açıklıyor.



Örnek Ders içeriklerine buradan ulaşabilirsiniz.

Ağ teknolojilerine meraklı olan herkes için açılan bir eğitimdir.
Eğitim Hakkında
Bu eğitim, bilgisayar ağlarının temellerini, tarihsel gelişimini ve teknik yapı taşlarını kapsamlı bir şekilde ele almaktadır. Sizlere sunduğumuz birinci bölümde, ARPANET'ten günümüz internetine uzanan süreci özetlerken, veri haberleşmesinin mesaj, verici ve protokol gibi beş temel aktörünü detaylandırmaktadır. Metinlerde, verilerin akış yönüne göre simplex, half-duplex ve full-duplex gibi iletişim yöntemleri ile yıldız, halka ve ağaç gibi fiziksel topoloji türleri açıklanmaktadır. Ayrıca ağlar, coğrafi kapsamlarına göre LAN, MAN ve WAN olarak kategorize edilerek aralarındaki farklar vurgulanmaktadır. Son bölümlerde ise veri iletiminin kurallarını belirleyen protokol kavramı ve sistemlerin birbiriyle uyumlu çalışmasını sağlayan standartların önemi üzerinde durulmaktadır. Bu içerik, ağ teknolojilerine giriş yapmak isteyenler için gerekli olan teorik altyapıyı ve terminolojiyi sunmayı amaçlamaktadır. Örnek Ders içeriklerine buradan ulaşabilirsiniz.

Uygulamalı Makine Öğrenmesi Eğitimi. Uygulamalar için sadece gmail hesabınız olması yeterli. Haluk Tanrıkulu tarafından hazırlanan bu eğitim materyalleri, yapay zeka, makine öğrenmesi ve derin öğrenme disiplinlerinin temel teorilerini ve uygulama alanlarını kapsamlı bir şekilde ele almaktadır. Kaynak, veri biliminde kritik öneme sahip olan lineer cebir kavramlarından başlayarak, sinir ağlarının tarihsel gelişimini ve mimari yapılarını teknik bir dille açıklamaktadır. Python programlama dili aracılığıyla karmaşık verilerin nasıl işlendiği aktarılırken, algoritmaların eğitim süreçlerinde kullanılan aktivasyon fonksiyonları ile ileri ve geri yayılım yöntemlerine odaklanılmaktadır. Ayrıca, denetimli ve denetimsiz öğrenme modelleri arasındaki farklar vurgulanarak, bu teknolojilerin otonom araçlar ve sağlık sektörü gibi gerçek dünya senaryolarındaki karşılıkları örneklendirilmektedir. Son bölümlerde ise topluluk öğrenme yaklaşımları ve sığ ağlar ile derin yapılar arasındaki yapısal ayrımlar incelenerek okuyucuya geniş bir perspektif sunulmaktadır.