Yapay Zeka Eğitim Programı

Yapay Zeka'ya Giriş

Yapay zekanın temel prensipleri, uygulama alanları ve alt disiplinlerini kapsayan teorik altyapının oluşturulduğu giriş modülü. Yapay Zeka (AI), günümüzün en heyecan verici ve hızlı gelişen teknolojilerinden biridir. Yapay Zeka'ya Giriş dersi, bu alanda kariyer yapmak isteyenler için güçlü bir temel oluşturan kapsamlı bir eğitim sunar. Eğitimde, yapay zekanın temel ilkelerinden, makine öğrenimi algoritmalarına, derin öğrenme tekniklerinden veri analizi yöntemlerine kadar geniş bir konu yelpazesi ele alınır. Katılımcılar, AI’nin gücünü ve potansiyelini anlamak için temel kavramları öğrenirler. Ayrıca, AI teknolojilerinin sağlık, finans, otomotiv gibi sektörlerdeki kullanımı, yenilikçi uygulamaları ve gelecekteki gelişim alanları hakkında bilgi sahibi olurlar. Bu ders, öğrencilere yalnızca teorik bilgiler sunmakla kalmaz, aynı zamanda pratik projelerle bu bilgilerin nasıl uygulamaya döküleceğini de öğretir. Yapay Zeka'ya Giriş, hem bu alanda yeni başlayanlar için hem de daha ileri seviyelerde bilgi edinmek isteyenler için idealdir. Eğitimin sonunda, katılımcılar, yapay zekanın dünyasında sağlam bir temel oluşturmuş ve AI tabanlı projelerde yer alabilecek beceriler kazanmış olacaklardır. Bu ders, aynı zamanda AI’nin iş dünyasındaki önemi ve gelecekteki iş fırsatları hakkında da önemli bilgiler sunarak, katılımcıların sektördeki gelişmeleri takip edebilmelerini sağlar. Yapay Zeka'ya Giriş ile kariyerinizin geleceğini şekillendirebilir, teknoloji dünyasında güçlü bir yer edinebilirsiniz.

• Yapay Zeka Temel Kavramları
  • Akıllı sistemler
  • Öğrenme yetisi
  • Veri odaklı kararlar
• Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme Farkları
  • Gözetimli öğrenme
  • Model karmaşıklığı
  • Özellik çıkarımı
• Yapay Zeka Uygulama Örnekleri
  • Otonom araçlar
  • Sağlık teknolojileri
  • Öneri sistemleri
• AI Programlama Dilleri Karşılaştırması
  • Python
  • R
  • Java
  • Kütüphane desteği
• Etik ve Sosyal Etkiler
  • Veri gizliliği
  • Yapay zeka önyargısı
  • İş gücü dönüşümü

Python Programlama Dili

Yapay zeka geliştirmeye uygun Python sözdizimi, veri yapıları ve fonksiyonel programlama tekniklerinin öğretildiği temel modül. Python Programlama Dili, yazılım dünyasında hızla popülerleşen ve çok sayıda uygulama alanı bulunan bir programlama dilidir. Python, kullanım kolaylığı, okunabilirliği ve güçlü kütüphane desteği ile hem yeni başlayanlar hem de deneyimli yazılımcılar için ideal bir dil olarak öne çıkar. Python Programlama Dili kursu, katılımcılara dilin temellerinden başlayarak ileri düzey konulara kadar geniş bir içerik sunar. Temel programlama yapıları, veri yapıları, nesne yönelimli programlama, hata ayıklama ve dosya işlemleri gibi konular derinlemesine işlenir. Ayrıca, Python ile web geliştirme, veri analizi, yapay zeka ve makine öğrenimi gibi modern teknolojilerde nasıl projeler geliştirilebileceği de gösterilir. Python, büyük veri analizi ve otomasyon gibi alanlarda da güçlü bir araçtır ve kurs boyunca, bu tür uygulamalarda Python’un nasıl kullanıldığını öğrenirsiniz. Eğitim, uygulamalı projeler ve gerçek dünya örnekleri ile pekiştirilerek, katılımcıların öğrendiklerini pratiğe dökmeleri sağlanır. Python dilini öğrenmek, yazılım geliştirme dünyasında size geniş kariyer fırsatları sunar. Bu kurs sonunda, katılımcılar, Python dilinde profesyonel düzeyde yazılım geliştirebilecek bilgi ve beceriye sahip olur, aynı zamanda Python’un farklı alanlardaki kullanımını keşfederek, kendi projelerini başarıyla hayata geçirebilirler.

• Değişkenler ve Veri Tipleri
  • Sayılar
  • Listeler
  • Sözlükler
  • Boolean ifadeler
• Koşullu İfadeler (if/elif/else)
  • Karar yapıları
  • Mantıksal operatörler
• Döngüler (for/while)
  • Tekrarlı işlemler
  • Sayaçlar
  • Döngü kontrolü
• Fonksiyon ve Sınıf Yapıları
  • OOP (Nesne Tabanlı Programlama)
  • Modüler yapı
  • Metod tanımlama
• NumPy/Pandas Temel Kullanım
  • Veri çerçeveleri
  • Matris işlemleri
  • Analiz fonksiyonları

Görüntü İşleme ve Yüz Tanıma

OpenCV kütüphanesi ile görüntü işleme teknikleri ve yüz tanıma algoritmalarının uygulamalı olarak öğretildiği modül. Görüntü İşleme ve Yüz Tanıma, günümüz teknolojilerinin en heyecan verici ve uygulama alanı geniş olan disiplinlerinden biridir. Bu kurs, katılımcılara görüntü işleme tekniklerini, dijital görselleri analiz etmeyi ve yüz tanıma algoritmalarını kullanarak projeler geliştirmeyi öğretir. Kurs, temel görüntü işleme kavramlarından başlayarak, renk uzayları, filtreleme, kenar algılama gibi işlemleri detaylandırır ve yüz tanıma teknolojilerinin nasıl çalıştığını açıklar. Katılımcılar, Python ve OpenCV gibi güçlü araçları kullanarak, gerçek dünyadaki uygulamaları geliştirme fırsatı bulurlar. Yüz tanıma teknolojisi, güvenlik sistemleri, biyometrik doğrulama, akıllı cihazlar gibi birçok alanda kullanılmaktadır ve bu kurs, öğrencilere bu teknolojileri nasıl uygulayacaklarını ve projelerinde nasıl kullanacaklarını öğretir. Görüntü işleme ve yüz tanıma konuları, aynı zamanda yapay zeka ve derin öğrenme ile de entegre çalışarak daha etkili çözümler üretmektedir. Katılımcılar, bu eğitim sonunda, görüntüleri analiz edebilecek, yüz tanıma sistemleri kurabilecek ve bu alandaki yenilikçi uygulamaları geliştirebilecek seviyede bilgi sahibi olacaklardır. Kurs, hem teorik bilgilerin hem de uygulamalı projelerin birleşimiyle katılımcıların becerilerini geliştirmeyi hedefler. Görüntü işleme ve yüz tanıma, teknoloji sektöründe büyük bir potansiyele sahip olup, bu alandaki bilgi ve deneyim, katılımcılara geniş kariyer fırsatları sunar.

• OpenCV Kurulum ve Temel İşlemler
  • Görüntü okuma
  • Yazma
  • Pencere yönetimi
• Görüntü Filtreleme Teknikleri
  • Gürültü giderme
  • Bulanıklaştırma
  • Keskinleştirme
• Kenar ve Köşe Tespit Algoritmaları
  • Canny
  • Sobel
  • Harris
  • Kontur bulma
• Hareket Algılama Sistemleri
  • Nesne takibi
  • Arka plan çıkarma
• Haar Cascade ile Yüz Tanıma
  • XML sınıflandırıcılar
  • Çoklu yüz algılama
• Gerçek Zamanlı Video Analizi
  • Kamera bağlantısı
  • Canlı veri akışı
  • Çerçeve işleme

NLP (Doğal Dil İşleme)

Metin madenciliği ve dil işleme tekniklerinin NLTK ve spaCy kütüphaneleriyle uygulandığı ileri seviye modül. Doğal Dil İşleme (NLP), yapay zekanın insan dilini anlamasına ve işlemesine olanak tanıyan bir alandır. NLP, metin ve ses verilerini analiz ederek, bilgisayarların doğal dildeki anlamı çözmesini sağlar. Bu kurs, katılımcılara NLP tekniklerini öğretirken, metin sınıflandırma, duygu analizi, dil modelleme, kelime gömme ve özetleme gibi temel konuları kapsamaktadır. Python programlama dili ve popüler kütüphaneler, NLP projeleri geliştirmek için etkin bir şekilde kullanılacaktır. Kurs boyunca, katılımcılar, metin verilerini analiz edebilme ve dil tabanlı yapay zeka uygulamaları geliştirme yeteneği kazanacaklardır. NLP, arama motorları, chatbotlar, otomatik çeviri sistemleri ve içerik öneri sistemleri gibi birçok alanda kullanılır. Bu kurs, katılımcıların NLP’yi derinlemesine öğrenmelerini sağlar ve onları bu alanda profesyonel seviyeye taşır. NLP, büyük veri analitiği ve yapay zeka dünyasında kritik bir rol oynamaktadır ve doğru şekilde uygulandığında, işletmeler için yüksek verimlilik sağlar. Katılımcılar, kursun sonunda NLP tekniklerini kullanarak gerçek dünya problemlerine çözüm önerileri geliştirebilecek ve doğal dil verisiyle ilgili projelerde önemli bir rol üstlenebilecek bilgiye sahip olacaklardır. Doğal Dil İşleme eğitimi, AI alanında kariyer yapmak isteyenler için önemli bir adımdır ve katılımcılara rekabetçi bir avantaj sağlar.

• Metin Ön İşleme Teknikleri
  • Temizleme
  • Durak kelimeler
  • Küçük harfe çevirme
• Tokenization ve Stemming
  • Kelime bölme
  • Kök bulma
  • Lemmatizasyon
• Kelime Gömme (Word Embedding)
  • Word2Vec
  • GloVe
  • Vektör temsilleri
• Duygu Analizi Modelleri
  • Metin sınıflandırma
  • Olumlu-olumsuz belirleme
• Konuşma-Tanıma Entegrasyonu
  • Speech-to-text
  • Sesli komutlarla etkileşim

Deep Learning

Derin öğrenme mimarilerinin TensorFlow ve Keras kütüphaneleriyle uygulandığı proje tabanlı ileri seviye modül. Deep Learning (Derin Öğrenme), yapay zekanın en gelişmiş ve güçlü alanlarından biridir. Derin öğrenme, büyük veri setlerinden öğrenme yeteneğine sahip yapay sinir ağları kullanarak, karmaşık görevleri yerine getirme kabiliyetine sahiptir. Bu kurs, katılımcılara derin öğrenmenin temellerini öğretirken, çok katmanlı yapay sinir ağları, evrişimli sinir ağları (CNN), geri yayılım algoritması, ve derin öğrenme optimizasyon tekniklerini kapsar. Katılımcılar, Python dilinde TensorFlow ve Keras gibi popüler kütüphaneleri kullanarak, derin öğrenme projeleri geliştirecek ve uygulamalı deneyim kazanacaklardır. Deep Learning, görüntü işleme, ses tanıma, doğal dil işleme ve oyun yapay zekası gibi alanlarda devrim yaratmaktadır. Derin öğrenme, büyük veri ile doğru ve yüksek doğrulukta tahminler yapmayı sağlayarak, endüstrilerin verimliliğini artırır ve inovasyonu destekler. Kurs, katılımcıların, derin öğrenme algoritmalarını kullanarak gerçek dünya problemlerini çözebilecek seviyede bilgi edinmelerini sağlar. Eğitim sürecinde, teorik dersler ve uygulamalı projeler bir arada sunularak katılımcıların derin öğrenmeye dair derinlemesine bilgi sahibi olmaları hedeflenir. Deep Learning, özellikle yapay zeka ve veri biliminde kariyer yapmak isteyenler için önemli bir beceri seti sunar. Bu kursu tamamlayan katılımcılar, derin öğrenme tabanlı projelerde liderlik edebilecek yetkinliğe sahip olacaktır.

• Yapay Sinir Ağları Temelleri
  • Katmanlar
  • Aktivasyon fonksiyonları
  • Öğrenme süreçleri
• CNN ve RNN Mimarileri
  • Görüntü işleme (CNN)
  • Sıralı veri işleme (RNN)
  • LSTM
  • GRU
• Transfer Öğrenme Teknikleri
  • Önceden eğitilmiş modeller
  • Fine-tuning
• Model Optimizasyon Yöntemleri
  • Learning rate
  • Regularization
  • Dropout
• Gerçek Dünya Proje Uygulamaları
  • Görüntü sınıflama
  • Metin analizi
  • Chatbot geliştirme

Yapay zeka kursu kimler için uygundur?

Yapay zeka kursu; yazılım temellerine sahip olmak isteyen üniversite öğrencileri, mühendisler, veri analistleri ve kariyerini yapay zeka alanında ilerletmek isteyen herkes için uygundur.

Kursa katılmak için yazılım bilgisi gerekiyor mu?

Hayır, temel programlama bilgisi olmayan katılımcılar için de uygun olan bu yapay zeka eğitimi, sıfırdan başlanarak Python ile yapay zeka geliştirme becerilerini kazandırmayı hedefler.

Yapay Zeka kursu sonunda sertifika veriliyor mu?

Evet, kursu başarıyla tamamlayan katılımcılara yapay zeka eğitimi sertifikası verilir. Bu sertifika, iş başvurularında önemli bir avantaj sağlar.

Hangi yapay zeka konuları işleniyor?

• Python programlama dili
• Makine öğrenmesi
• Derin öğrenme
• Yapay sinir ağları
• Veri analizi
• Görüntü işleme

Python ile yapay zeka geliştirme eğitiminde hangi kütüphaneler kullanılıyor?

• NumPy
• Pandas
• Scikit-learn
• TensorFlow
• Keras

Yüz yüze ve online eğitim içerikleri aynı mı?

Evet, yüz yüze ve online yapay zeka eğitimi içerikleri aynıdır. Fark, eğitim ortamındadır: Yüz yüze sınıf ortamı sağlarken, online eğitim esneklik sunar.

Eğitim süresi ne kadar?

Yapay zeka kursu ve Python Kursu toplamda 160 saat sürmektedir.

Kurs sonunda proje yapılıyor mu?

Evet. Eğitim sonunda gerçek veri setleri kullanılarak yapay zeka projeleri geliştirilir. Bu projeler, portföyünüzde yer alacak somut çıktılar sağlar.

Yapay zeka öğrenmek iş bulmamı kolaylaştırır mı?

Yapay zeka, veri bilimi ve makine öğrenmesi gibi alanlardaki yetkinliğiniz, teknoloji sektöründe iş bulma şansınızı artırır.

Kursa nasıl kayıt olabilirim?

Web sitemiz üzerinden form doldurarak ya da telefonla başvurarak kolayca kayıt olabilirsiniz.

Yapay zeka kursu fiyatları ne kadar?

Eğitim ücretleri dönemsel kampanyalara göre değişiklik göstermektedir. Güncel fiyat bilgisi için bizimle iletişime geçebilirsiniz.

Eğitmenler kimlerden oluşuyor?

Eğitmenlerimiz, sektörde deneyimli, uygulamalı eğitim ve danışmanlık geçmişine sahip yapay zeka uzmanlarından oluşmaktadır.

Makine öğrenmesi eğitimi bu kursa dahil mi?

Evet, makine öğrenmesi bu eğitimin temel modüllerinden biridir ve uygulamalı olarak öğretilmektedir.

Ankara dışında yaşıyorum, kursa katılabilir miyim?

Tabii ki. Vektörel Bilişim olarak eğitimlerimizi hibrit model olarak vermekteyiz. İster yüz yüze ister online olarak yapay zeka eğitimi seçeneğimiz ile Türkiye’nin her yerinden kursa katılabilirsiniz.

Vektörel Bilişim’in farkı nedir?

Vektörel Bilişim, sektöre yönelik müfredatı, uzman eğitmen kadrosu ve proje temelli yaklaşımıyla yapay zeka eğitiminde öne çıkar. Başarı odaklı eğitim sistemiyle fark yaratır.

Kursu tamamladıktan sonra destek alabilir miyim?

Evet. Mezunlarımıza teknik destek ve iş yönlendirme hizmeti sunulmaktadır.

Bu kurs yapay zeka alanında kariyer için yeterli mi?

Evet. Bu kurs, yapay zeka alanındaki kariyerinize sağlam bir temel oluşturmak için yeterlidir. Eğitimi tamamlayan öğrenciler, sektörde aranan becerilere sahip olur.

Kursiyerler eğitim süresince hangi yapay zeka kütüphanelerini kullanacak?

Eğitim boyunca Python tabanlı NumPy, Pandas, TensorFlow ve Keras kütüphaneleri ile veri işleme, model geliştirme ve derin öğrenme uygulamaları yapılır. Ayrıca OpenCV ile görüntü işleme, NLTK ve spaCy ile doğal dil işleme konuları işlenir.

Kursa katılmak için önceden Python bilgisi gerekli mi?

Hayır; kurs sıfırdan başlayarak Python’un temellerini öğretiyor. Temel bilgisayar işletim bilgisi ve A1 seviyesinde İngilizce okuma-anlama yeterlidir.

Eğitim takvimi ve seans saatleri nasıl düzenleniyor?

Hafta içi programı Salı-Perşembe 18:30–21:30; hafta sonu programı Cumartesi-Pazar 14:00–18:00 veya 09:30–13:30 formatındadır. Her ayın başında yeni seanslar açılır ve %20 indirim uygulanır.

Proje tabanlı öğrenme nasıl işliyor?

Her modül sonunda gerçek veri setleriyle makine öğrenimi ve derin öğrenme projeleri geliştirilir. Mentör gözetiminde sprint oturumlarıyla kod inceleme ve geri bildirim sağlanır.

Eğitim sonunda hangi pozisyonlara başvurabilirim?

Mezunlar veri bilimci, makine öğrenimi mühendisi, yapay zeka danışmanı, bilgisayarla görme uzmanı veya NLP mühendisi pozisyonları için hazır hâle gelir. Sertifika, sektörde referans olarak kullanılır.

Uzaktan (online) katılım imkânı var mı?

Şu anda kurs yalnızca Ankara’daki stüdyo sınıflarında yüz yüze olarak sunulmaktadır; online versiyon planlaması ileriki dönemlere ertelenmiştir.

Ücretsiz eğitim tekrarı garantisi nasıl çalışır?

Derslerin %95’ine devam eden kursiyerler, takip eden dönemde aynı içeriği ücretsiz tekrar edebilir. Tekrar talebini portal üzerinden iletmeniz yeterlidir.

Hangi sertifikalar sağlanıyor?

Katılım, Başarı ve Üstün Başarı Belgeleri ile MEB onaylı sertifika verilir. Uluslararası sertifikalar için ek sınav ve değerlendirme imkânı sunulur.

Veri seti temini nasıl sağlanıyor?

Eğitimde kullanılan tüm veri setleri sektörel iş ortaklarımızdan ve açık kaynak kütüphanelerden sağlanır. Kursiyerler ayrıca kendi veri setlerini getirebilir ve üzerinde çalışabilir.

Eğitimde kullanılan donanım ve yazılım altyapısı nedir?

Ankara stüdyomuzda GPU destekli yüksek performanslı iş istasyonları, Python IDE’leri, Jupyter Notebook ve bulut GPU kaynakları sağlanmaktadır.

Canlı proje sunumları nasıl gerçekleşiyor?

Her dönem sonunda kursiyerler projelerini mentör ve sektör uzmanları önünde sunar; geri bildirim ve değerlendirme alırlar. En başarılı projeler iş ortaklarına tanıtılır.

Eğitmenlerin uzmanlık alanları nelerdir?

Eğitmen kadromuz makine öğrenimi, derin öğrenme, bilgisayarla görme, doğal dil işleme ve veri bilimi alanlarında akademik ve sektörel deneyime sahip profesyonellerden oluşur.

Başarı ölçütleri ve değerlendirme nasıl yapılıyor?

Her modül sonunda yapılan teorik ve uygulamalı testler, proje başarıları ve devam oranı baz alınarak değerlendirme yapılır. Başarı oranı %70 ve üzeri olanlara sertifika verilir.

Eğitim sonrasında topluluk erişimi ne kadar sürer?

Mezun olduktan sonra 6 ay boyunca Vektörel Akademi topluluk forumları, mentör oturumları ve webinarlar ücretsiz erişime açık kalır.

Eğitim boyunca teknik destek nasıl sağlanır?

7/24 erişilebilen teknik destek hattı ve portal üzerindeki canlı sohbet ile her türlü yazılım, kurulum veya erişim sorunlarınız anında çözülür.

Eğitim materyallerini indirebilir miyim?

Tüm sunumlar, kod örnekleri ve dokümanlar PDF/ZIP formatında indirme linkiyle eğitim süresince erişiminize açık olur.

Yüz yüze eğitime katılamazsam kayıt hakkım ne olur?

Kaçırdığınız dersler için video kayıtlarına erişebilir, ücretsiz tekrar hakkınızı kullanarak bir sonraki dönemde telafi edebilirsiniz.

Ek kaynak ve ileri seviye modüller mevcut mu?

Derin öğrenme, reinforcement learning, yapay zeka etiği gibi ileri modüller ayrı paket olarak sunulur; başarıyla tamamlayanlara özel rozet ve ek sertifikalar verilir.

Eğitimde network oluşturma fırsatları nelerdir?

Sektör buluşmaları, mezun panelleri, mentor-mentee eşleştirmeleri ile profesyonel networkünüzü genişletecek etkinliklere katılım hakkı sağlanır.

Eğitim süresince hangi iletişim kanallarını kullanabilirim?

Kursiyerlerimiz, portal üzerindeki canlı sohbet, e-posta desteği ve telefon hattı aracılığıyla 7/24 bize ulaşabilir. Ayrıca her modül sonunda düzenlenen canlı toplantılarda eğitmenlere doğrudan soru yöneltebilirsiniz.

Kendi projelerimi eğitime nasıl dahil edebilirim?

Dilerseniz mevcut iş veya kişisel projelerinizi modül ödevlerinizde kullanabilirsiniz. Mentor onayıyla proje gereksinimleri eğitim müfredatına entegre edilerek hem öğrenme hem de portföy oluşturma süreciniz desteklenir.

Ek ücret ödemeden katılabileceğim etkinlikler nelerdir?

Tüm kursiyerlerimiz ücretsiz olarak aylık sektörel webinarlar, hackathon hazırlık kampları ve mezun buluşma etkinliklerine katılma hakkına sahiptir. Bu etkinlikler portaldaki “Etkinlik Takvimi” sekmesinden takip edilebilir.

Eğitim esnasında grup çalışması yapılıyor mu?

Evet, her modülde küçük ekipler oluşturularak grup projeleri geliştirilir. Bu sayede takım çalışması, versiyon kontrolü ve iş bölümü deneyimi kazanırsınız.

Başarısız olduğum bir modülü tekrar alabilir miyim?

Modül değerlendirmelerinde %70 altı puan alan kursiyerler, ek ücretsiz tekrar seanslarına katılarak eksiklerini giderip başarılı sayılabilir.

Eğitmen değişikliği talep edebilir miyim?

Herhangi bir sebeple eğitmen değişikliği istemeniz durumunda, öğrenci danışmanınızla iletişime geçerek alternatif eğitmen seçeneklerini değerlendirebilirsiniz.

Eğitim sırasında dış kaynak kullanımı (kütüphane, araç) yapabilir miyim?

Kendi tercih ettiğiniz açık kaynak kütüphanelerini ve araçları projelerinizde kullanabilirsiniz. Eğitmenler, entegrasyon konusunda rehberlik sağlayacaktır.

Eğitim sonunda portföyümü nasıl paylaşabilirim?

Hazırladığınız projeleri GitHub, Behance veya kişisel web sitenizde yayınlayarak paylaşabilirsiniz. Ayrıca portföy sunum gününde davet edilen şirket temsilcilerine projelerinizi tanıtma fırsatı elde edersiniz.

Uygulamalı Proje Tabanlı Eğitim

Yapay zeka eğitimi süresince katılımcılar; görüntü işleme, doğal dil işleme ve derin öğrenme gibi alanlarda gerçek dünya problemlerini çözmeye yönelik projeler geliştirerek, edindikleri bilgileri doğrudan uygulama fırsatı bulurlar. Bu sayede yalnızca teorik bilgi değil, aynı zamanda sektörde karşılaşabilecekleri pratik sorunları da çözme becerisi kazanırlar.

Sıfırdan Başlayanlar İçin Uygun Yapı

Eğitim içeriği, yazılım bilgisi olmayan ya da temel seviyede olan bireylerin de kolaylıkla takip edebileceği şekilde kurgulanmıştır. Python programlamadan başlayarak adım adım yapay zeka konularına geçilir; böylece katılımcılar sağlam bir temel üzerine uzmanlaşma şansı yakalar.