Veriyi anlayan, tahmin eden ve etkileşim kuran yapay zekâ projeleri geliştir.
Bu atölyede öğrenciler yapay zekâ projelerini bir sonraki seviyeye taşır. Python ile verileri işler, görüntü ve ses tanıma sistemlerini keşfeder, sohbet botu mantığını uygular ve daha gelişmiş makine öğrenmesi projeleri geliştirir.
Verilerin nasıl işlendiğini ve karmaşık örüntülerin nasıl keşfedildiğini deneyimleyin.
Makine öğrenmesi, bilgisayarların örneklerden öğrenerek tahmin veya sınıflandırma yapmasını sağlar. Öğrenciler verilerin nasıl düzenlendiğini, modellerin nasıl sonuç ürettiğini ve bu sonuçların nasıl değerlendirildiğini keşfeder.
Örnek Veriler ve Tahmin Modelleri
Derin öğrenme, daha karmaşık verilerde örüntüleri fark etmeye yardımcı olan gelişmiş bir yapay zekâ yaklaşımıdır. Öğrenciler görüntü, ses ve benzeri verilerle çalışan modellerin temel mantığını projeler üzerinden deneyimler.
Karmaşık Veri ve Örüntü Algılama
Bu atölyede öğrenciler yalnızca hazır yapay zekâ araçlarını kullanmaz. Verileri düzenler, Python ile işler, modellerin sonuçlarını karşılaştırır ve projelerini test ederek geliştirir.
Görüntü veya ses tanıma uygulamaları, basit sohbet botları, tahmin yapan programlar ve veriyle çalışan etkileşimli projeler geliştirirler.
Öğretmen rehberliğinde ilerleyen bu proje tabanlı süreçte öğrenci, veriyi anlamlandırır, modeli test eder ve yapay zekâyı kendi fikri için çalışan bir çözüme dönüştürür.
Python ile veri işleme, görüntü/ses tanıma ve model değerlendirme kazanımları.
Verileri düzenlemeyi, sınıflandırmayı ve programlarında anlamlı biçimde kullanmayı öğrenir.
Görüntü veya ses örneklerinden bilgi çıkaran yapay zekâ sistemlerinin çalışma mantığını deneyimler.
Kullanıcıdan gelen bilgilere göre yanıt üreten, yönlendiren veya karar veren etkileşimli projeler geliştirir.
Model sonuçlarını test eder; hataları fark eder, veriyi ve çözümünü geliştirir. Yapay zekânın güvenli ve sorumlu kullanımı üzerine düşünür.
Her haftası planlanmış, öğrencinin üreterek ilerlediği 4 aşamalı gelişim süreci.
Öğrenciler Python ile verileri işler; görüntü, ses veya metinle çalışan yapay zekâ projeleri geliştirir. Her yeni konu, test edilen ve geliştirilen uygulamalarla pekişir.
Öğrenci, veri işleme, model kurma ve test etme becerilerini kullanarak kendine özgü bir yapay zekâ projesi geliştirir.
Öğrenci projesini tanıtır; kullandığı verileri, modelinin nasıl çalıştığını ve geliştirme sürecinde neler öğrendiğini paylaşır.
Yapay Zekâ II Atölyesi’nin ardından öğrenci, C# ile Nesne Yönelimli Programlama Atölyesi’nde profesyonel yazılım geliştirme temellerini keşfeder.
Çocuğunuzun yapay zekâyı tüketen değil; veriyi anlayan, modelleri test eden ve akıllı çözümler geliştiren bir öğrenci olmasını birlikte destekleyelim.
