Derin öğrenme konusunda kodları yazmak için en popüler programlama dillerinden biri olarak Python önerilmektedir.

Python, derin öğrenme algoritmalarının kodlarını yazmak için okunaklı ve anlaşılır bir dil olmasının yanı sıra, TensorFlow, Keras, PyTorch gibi önceden hazırlanmış kütüphaneler sunması nedeniyle de öne çıkmaktadır. Ayrıca Python dilinin ve kütüphanelerinin açık kaynak kodlu olması ve çoklu platform uyumlu olması da avantajdır.

R, Julia, Scala, MATLAB gibi diller de derin öğrenme alanında kullanılmakta ancak Python dili en yaygın olarak kullanılan dil olarak kabul edilmektedir.

10-17 yaş grubu çocukların yazılım eğitimi verirken, onların öğrenme seviyelerine ve ilgi alanlarına göre sınıflandırmak önemlidir. Örneğin:

• Öğrenme seviyelerine göre: Temel bilgiye sahip öğrenciler ve daha ileri seviyede bilgiye sahip öğrenciler olarak ayrılmaktadır. Bu sayede temel bilgilere sahip öğrenciler için uygun seviyede eğitim verilirken, daha ileri seviyede bilgiye sahip öğrenciler için daha zorlu eğitim programları sunulmaktadır.

• İlgi alanlarına göre: Öğrencilere ilgi alanlarına uygun eğitim programları sunulmaktadır. Örneğin, oyun tasarımı veya web tasarımı gibi ilgi alanlarına uygun eğitim programları sunulmaktadır.

Bu nedenle seçilen programlama diline göre ileri seviyelerde çok sayıda kendi ilgi alanlarına göre eğitimlerimiz vardır. 

Örneğin, Python programlama dilini öğrenen birinin orta seviyeden sonra oyun programlama, ağ güvenliği, robotik (ROS), web uygulamaları, veri analizi, yapay zeka gibi seçenekleri vardır.

Robotik simülasyonları için Python temelli birçok uygulama mevcut. Örnek olarak:

• ROS (Robot Operating System) : Robotik sistemler için bir yazılım framework'u olarak kullanılan ROS, Python ile yazılmış birçok paket ve uygulama sunmaktadır. ROS ile robotların kontrol edilmesi, sensörlerin okunması, görüntü işleme gibi işlemler gerçekleştirilebilir.
• V-REP : V-REP (Virtual Robot Experimentation Platform) adlı bir robot simülasyon ortamıdır. V-REP Python API'si ile robotların kontrol edilmesi, sensörlerin okunması, görüntü işleme gibi işlemler gerçekleştirilebilir.
• Pybullet : Pybullet, fizik tabanlı bir robotik simülasyon ortamıdır. Pybullet, Python API'si ile robotların kontrol edilmesi, sensörlerin okunması, görüntü işleme gibi işlemler gerçekleştirilebilir.

Bunlar sadece örneklerdir, Python ile robotik simülasyonları gerçekleştirmek için daha pek çok uygulama mevcut. Hangi uygulamanın kullanılacağına, projenin ihtiyaçlarına ve amacına göre seçilecek simülasyon uygulamasında değişiklik gösterir.

10-17 yaş grubu için yazılım eğitimlerinde öğrenmeyi kolaylaştıran ve öğrencilere ilgi uyandıran etkili yöntemler kullanmak önemlidir. Bu nedenle Pitonca Education'da  oyun tabanlı öğrenme ve proje tabanlı öğrenme yaklaşımları bir arada kullanmaktayız.

• Oyun tabanlı öğrenme, öğrencilere yazılım kavramlarını öğrenmelerini kolaylaştıran eğlenceli bir ortam sunar.
• Proje tabanlı öğrenme ise öğrencilere gerçek hayatta kullanabilecekleri uygulamalar yapma fırsatı sunar.

Ayrıca, öğrencilere kodlama ile ilgili her seviyede öğrenmelerine olanak tanıyan çoklu seviyeli eğitim programı da sunmaktayız.

Çoklu seviyeli eğitim programları, öğrencilere kodlama ile ilgili farklı seviyelerdeki bilgileri öğrenmelerine olanak tanır. Bu programlar, öğrencilere kodlama konusunda temel bilgileri öğrenmelerine rağmen, aynı zamanda daha ileri seviyede bilgileri de öğrenmelerine olanak tanır. Örneğin, çoklu seviyeli bir program, öğrencilere temel kodlama kavramlarını öğrenmelerine olanak tanırken, aynı zamanda daha ileri seviyede konular, örneğin veri yapıları ve algoritmalar gibi konuları da öğrenmelerine olanak tanır. Bu sayede öğrencilere kodlama konusunda her seviyede öğrenmelerine olanak tanır ve onların ileride daha ileri seviyede kodlama projelerine başlamasına yardımcı olur.