Sıfırdan Python Eğitimi Ankara: Python & Yapay Zeka Kursu

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

• Python’un Kullanım Alanları
• Dosya Oluşturma ve Çalıştırma
• Yorum Satırları ile Not Alma
• Geliştirme Ortamlarının Kurulumu
• Temel Sözdizimi ve Kurallar

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

• Yorum (Açıklama) Satırları
• Değişken Yönetimi
• Operatörler (İşleçler)
• Veri Tipleri
• input() ile Veri Girişi
• print() ile Veri Çıkışı

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

• if Komutu
• else Komutu
• elif Komutu
• İç İçe Koşullu İfadeler

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 Yapısı
• continue ve pass Komutları
• İç İçe Döngüler

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

• Özel Fonksiyon Oluşturma
• Parametre Kullanımı
• return ile Değer Döndürme
• Global ve Lokal Değişkenler
• lambda Fonksiyonlar

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

• Liste Kavramı ve İndis Değeri
• Liste Elemanlarına Erişim
• Temel Liste Metotları
• enumerate() ve len() Fonksiyonları
• İç İçe Listeler
• Veri Tipi Dönüşümleri
• String Metotları

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

• Sözlük Oluşturma ve Erişim
• Eleman İşlemleri ve Gezinme
• get() Fonksiyonu Kullanımı
• Demet (tuple) Oluşturma ve Metotlar
• Paketleme ve Açma İşlemleri

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

• Modül Yazma ve Çağırma
• math Kütüphanesi
• random Kütüphanesi
• time Kütüphanesi
• Hazır Modüllerin Kullanımı

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

• SyntaxError (Yazım Hataları)
• Exception (İstisnai Hatalar)
• try-except Blokları

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

• Dosya Kavramı ve İşlemleri
• Dosya Kipleri
• Dosya Okuma ve Yazma
• Arama ve Sıralama Algoritmaları
• Dosyaların Özel Metotları

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

• Sınıf Tanımlama ve Nesne Oluşturma
• self ve pass Deyimleri
• __init__ Yapıcı Metodu
• Aşırı Yükleme (Overloading)
• Sınıf Metotları
• Kapsülleme (Encapsulation)
• Kalıtım (Miras Alma)

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

• PyQt6, Tkinter, Kivy Mantığı
• Widget Bileşenleri
• Geometri Yönetimi
• Projeyi .exe Formatına Dönüştürme

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 Uygulamalar
• Geliştirme Ortamlarının Tanıtımı

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

• Temel Veri Bilimi Kavramları
• Temel İstatistik Bilgileri
• NumPy ve Pandas Analizleri
• Matplotlib ile Görselleştirme
• Seaborn ile Gelişmiş Grafikler
• Uygulamalı Veri Analizi Örneği

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)
• Pekiştirmeli Öğrenme

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

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

• Görüntü İşleme Kavramları
• Özellik Çıkarımı ve Nesne Tanıma
• Video İşleme Teknikleri
• Derin Öğrenme Destekli Görüntü Analizi
• Uygulama Alanları

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

• NLP Temel Kavramları
• Derin Öğrenme ile NLP
• NLP Uygulama Alanları