Sıfırdan İleri Python Kursu

Python’a ve Yapay Zekaya Genel Bakış

Python yazılım dili ile yapay zekanın ilişkisini öğrenecek; bu teknolojilerin kullanım alanlarını, avantajlarını ve doğru kurulumu uygulamalı şekilde deneyimleyeceksiniz.

• Python nedir ve nerelerde kullanılır?
• Yorumlanan diller ve Python’un yapısı
• Python dilinin avantajları ve dezavantajları
• Yapay zeka projelerinde Python’un önemi
• Doğru versiyonu belirleme
• Python kurulumu ve ortam ayarları
• Resmi Python dökümantasyonu kullanımı
• Yapay zeka geliştirme ortamlarına giriş (Jupyter, Google Colab vb.)

Modül1: Python Yazılım Diline Giriş

Bu modülde Python yazılım dilinin temel yapısını, sözdizimini ve geliştirme ortamlarını öğrenecek; ilk Python kodunuzu çalıştıracaksınız.

• Python’un kullanım alanları
• Python dosyası oluşturma ve çalıştırma
• Yorum satırları ile not alma
• Python geliştirme ortamlarının kurulumu
• Temel sözdizimi ve kurallar

Modül2: Python Temelleri

Python'da değişkenler, veri tipleri, operatörler ve temel giriş-çıkış komutları ile yazılım temellerini kavrayacaksınız.

• Yorum (açıklama) satırlarını kullanma
• Değişkenler
• Operatörler (işleçler)
• Veri tipleri
• input() fonksiyonu ile veri girişi
• print() fonksiyonu ile veri çıkışı

Modül3: Koşullu İfadeler (Karar Yapıları)

Koşullu ifadelerle programlara mantıksal karar yapıları kazandıracak; if-else-elif bloklarını uygulayacaksınız.

• if komutu
• else komutu
• elif komutu
• İç içe koşullu ifadeler

Modül4: Döngü Yapısı (Loops)

Döngülerle tekrarlayan işlemleri yönetmeyi, liste ve koşul içeren kontrollü döngüler oluşturmayı öğreneceksiniz.

• for döngüsü
• in ve not in operatörleri
• range() fonksiyonu
• while döngüsü
• while True – break ile sonsuz döngüler
• continue komutu
• pass komutu
• İç içe döngüler

Modül5: Fonksiyonlar

Kod tekrarını azaltmak ve düzeni sağlamak için fonksiyonları tanıyacak; parametreler ve dönüş değerleriyle çalışacaksınız.

• Özel fonksiyon oluşturma
• Fonksiyonlarda parametre kullanımı
• return fonksiyonu ile değer döndürme
• Global ve lokal değişkenler
• lambda fonksiyonlar

Modül6: Listeler

Listelerle veri gruplarını yönetmeyi, erişim ve düzenleme metotlarını öğrenerek uygulamalı örnekler yapacaksınız.

• Liste kavramı ve indis değeri
• Liste elemanlarına erişim
• Temel liste metotları
• enumerate() ile numaralandırma
• len() fonksiyonu ile uzunluk ölçümü
• İç içe listeler
• Veri tipi dönüşümleri
• String metotları

Modül7: Sözlükler ve Demetler

Sözlük ve demet veri yapıları ile anahtar-değer eşleşmeleri ve sabit veri grupları oluşturmayı öğreneceksiniz.

• Sözlük oluşturma
• Anahtar ve değerlere erişim
• Eleman işlemleri ve gezinme
• get(key, “Mesaj”) fonksiyonu
• Demet (tuple) oluşturma
• Demet metotları
• Demetlerde gezinme
• Paketleme ve açma

Modül8: Modüller (Kütüphaneler)

Python modülleri ile kodları daha organize hale getirerek hazır kütüphanelerle güçlü uygulamalar geliştireceksiniz.

• Modül yazma ve çağırma
• Hazır modüllerin kullanımı
• math kütüphanesi
• random kütüphanesi
• time kütüphanesi

Modül9: Hata Yakalama

Python'da oluşabilecek hata türlerini tanıyacak, try-except blokları ile güvenli kodlama yapmayı öğreneceksiniz.

• SyntaxError (yazım hataları)
• Exception (istisnai hatalar)
• try-except blokları

Modül10: Dosyalarla Çalışmak

Dosya işlemleriyle veri okuma/yazma, dosya modları ve algoritmalarla veri yönetimi işlemlerini gerçekleştireceksiniz.

• Dosya kavramı ve işlemleri
• Dosya kipleri
• Dosya okuma ve yazma
• Arama ve sıralama algoritmaları
• Dosyaların özel metotları

Modül11: Sınıflar ve Nesneler

Nesne tabanlı programlamanın temel yapılarını öğrenerek sınıf ve nesne mantığını projelerde uygulayacaksınız.

• Sınıf tanımlama
• Sınıftan nesne oluşturma
• self ve pass deyimleri
• __init__ yapıcı metodu
• Aşırı yükleme (Overloading)
• Sınıf metotları
• Kapsülleme
• Kalıtım (miras alma)

Modül12: Grafik Arayüz Oluşturma (PyQt6, Tkinter, Kivy)

Python ile masaüstü uygulamaları geliştirmek için grafik arayüz bileşenleri oluşturmayı ve projeyi .exe formatına çevirmeyi öğreneceksiniz.

• Grafik arayüz oluşturma mantığı
• Widget bileşenleri
• Geometri yönetimi
• Projeyi .exe formatına dönüştürme

Yapay Zekaya Giriş

Yapay zeka dünyasına giriş yapacak; temel kavramları, türleri, kullanım alanlarını ve Python ile ilişkisini kavrayacaksınız.

• Yapay zeka nedir?
• Yapay zekanın gelişimi ve türleri
• Yapay zeka kullanım alanları
• Python ile yapay zeka uygulamaları
• Geliştirme ortamlarının tanıtımı

Modül:1 Veri Bilimi

Veri biliminin temel kavramlarını öğrenecek; NumPy ve Pandas gibi kütüphanelerle veri analizi ve görselleştirme yapacaksınız.

• Temel veri bilimi kavramları
• Temel istatistik bilgileri
• NumPy ile veri analizi
• Pandas ile veri analizi
• Matplotlib ile görselleştirme
• Seaborn ile gelişmiş grafikler
• Uygulamalı veri analizi örneği

Modül:2 Makine Öğrenmesi

Makine öğrenmesinin temel yapılarını öğrenecek; regresyon, sınıflandırma ve kümelenme gibi modellerle uygulama yapacaksınız.

• Makine öğrenmesi nedir?
• Makine öğrenme aşamaları
• Denetimli öğrenme (regresyon, sınıflandırma)
• Denetimsiz öğrenme (kümeleme, boyut indirgeme)
• Pekiştirmeli öğrenme

Modül:3 Derin Öğrenme ve Yapay Sinir Ağları

Yapay sinir ağları ve derin öğrenme algoritmalarını tanıyarak TensorFlow üzerinden uygulamalı örnekler geliştireceksiniz.

• Yapay sinir ağlarının temel yapısı
• Katmanlar ve aktivasyon fonksiyonları
• Derin öğrenme algoritmaları
• Kullanım alanları
• TensorFlow Playground uygulamaları

Modül:4 OpenCV ile Görüntü İşleme

OpenCV kütüphanesi ile temel görüntü işleme, nesne tanıma ve video işleme tekniklerini uygulamalı olarak geliştireceksiniz.

• Görüntü işleme kavramları
• Özellik çıkarımı ve nesne tanıma
• Video işleme teknikleri
• Derin öğrenme destekli görüntü analizi
• Uygulama alanları

Modül5: Doğal Dil İşleme (NLP)

NLP ile metin verilerini analiz etmeyi, dil modellemeleri yapmayı ve yapay zekanın dil ile etkileşimini sağlamayı öğreneceksiniz.

• Doğal dil işleme temel kavramları
• Derin öğrenme ile NLP
• NLP uygulama alanları

Bu eğitime katılmak için yazılım bilgisi gerekiyor mu?

Hayır, eğitim sıfırdan başlayanlar için tasarlanmıştır. Temel bilgisayar kullanımı yeterlidir.

Eğitim sonunda hangi sertifikaları alacağım?

Katılım, başarı ve üstün başarı sertifikaları verilir. Bu belgeler sektörde geçerlidir ve kariyerinize katkı sağlar.

Eğitim süresi ne kadar?

Toplam 160 saat sürer ve Python ile yapay zeka modüllerini kapsar.

Eğitimler nasıl veriliyor? Online mı, yüz yüze mi?

Hem yüz yüze hem de canlı online eğitim seçenekleri mevcuttur. Katılımcılar istedikleri yöntemi tercih edebilir.

Ders kayıtlarına daha sonra erişebilir miyim?

Evet, online eğitim alanlar ders kayıtlarına eğitim süresi boyunca erişebilir.

Eğitimde hangi yazılımlar ve kütüphaneler kullanılıyor?

PyCharm, Jupyter Notebook, Google Colab, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, TensorFlow gibi popüler araçlar kullanılır.

Eğitim sonunda proje yapacak mıyım?

Evet, yapay zeka tabanlı proje geliştirme zorunludur. Bu proje portföyünüzü güçlendirir.

Eğitim sonunda hangi seviyeye ulaşırım?

Orta ve ileri seviye Python programlama ile temel ve ileri yapay zeka tekniklerini öğrenmiş olursunuz.

Eğitim dili nedir?

Eğitim Türkçe olarak verilir. Ancak İngilizce yazılım terimleri kullanılır.

Eğitim içeriği ne kadar güncel?

En yeni Python sürümleri ve yapay zeka kütüphaneleriyle sürekli güncellenir.

İş bulma konusunda destek alabilir miyim?

Evet, CV hazırlama, mülakat teknikleri ve iş başvurusu destekleri sunulur.

Eğitimi tamamlayamazsam tekrar katılabilir miyim?

Özel durumlarda telafi ve tekrar katılım imkânı sağlanabilir.

Eğitim sırasında teknik destek alabilir miyim?

Evet, hem online hem yüz yüze eğitimlerde sürekli teknik ve akademik destek verilmektedir.

Eğitim sonunda hangi sektörlerde çalışabilirim?

Yazılım geliştirme, veri bilimi, yapay zeka mühendisliği, finans, otomasyon ve eğitim teknolojileri gibi birçok alanda iş imkânı bulabilirsiniz.

Eğitim için önceden hangi materyalleri edinmem gerekiyor?

Özel bir materyal edinmeye gerek yoktur. Tüm eğitim kaynakları tarafımızdan sağlanmaktadır.