|
所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/python-ile-programlama-ve-yapay-zekaya-giris/
课程评论：没有评论
课程名称：Python编程与从A到Z的机器学习 概述：本课程是为所有对Python编程感兴趣并希望在人工智能和机器学习领域中提升自己的学生设计的速成课程。课程通过大量示例和编程测验提供实践机会，适合没有编程经验或有其他编程语言经验但希望学习Python和人工智能概念的学员。课程将使用Spyder Python IDE和Jupyter Notebook进行教学，并会详细讲解如何安装这些IDE。 课程将使用Python 3及其最新版本进行教学，内容充实但不会深入无关细节。完成课程后，学生将掌握Python语言及机器学习的核心概念，并获得Udemy的数字证书。课程环境以Windows 10为主，但所使用的Python库在Mac或Linux中同样可用。在课程中，大部分项目将采用Google的Kaggle平台上的数据集，帮助学生接触科学和时尚的数据集。 课程主要分为三个部分： 1. 第一部分：Python编程 - 从基础到高级的Python编程，包括基本语法、数据类型、函数、面向对象编程等。 - 包括网络编程、GUI开发及数据库操作等实用内容。 2. 第二部分：机器学习与人工智能 - 学习关键的Python模块，涉及机器学习的基本概念以及多种模型（线性回归、逻辑回归、决策树等）的理论与应用。 - 学习如何保存和加载机器学习模型。 3. 第三部分：使用FLASK和Python开发机器学习模型的REST API - 学习如何将前两部分中学到的知识应用于创建可通过HTTP协议访问的Web服务。 - 包括FLASK的基本用法以及创建示例客户端程序的实用演示。 通过本课程，学生将能独立开发和部署基于机器学习的应用程序，并实现NLP自然语言处理的情感分析项目。
Merhaba,Bu kurs Python Programlamaya ilgi duyan ve Yapay Zeka ve Machine Learning konularında kendini geliştirmek isteyen tüm öğrenciler için hızlı ve etkili bir kurstur. Kursta Python programlama bol bol örnekli uygulamalarla ve Programlama Quizleri ile desteklenerek yani yeteri kadar pratik yapabileceğiniz bir ortamda anlatılmaktadır. Kursa katılacaklar için herhangi bir ön şart yoktur. Hiç programlama deneyimi olmayanlar veya başka programlama dillerinde tecrübesi olup Python ve Yapay Zeka konseptlerini öğrenmek isteyenler katılabilirler. Tüm eğitimlerimizi Spyder Python IDE ve Jupyter Notebook kullanarak yapacağız (2 IDE'yi kullanmayı öğreneceksiniz. Spyder ve Jupyter IDE'leri PyCharm'a göre kullanımı daha kolay ve yapay zeka için daha çok tercih edilen IDE'lerdir, hemen alışacaksınız). Bu IDE'leri bilgisayarınıza nasıl kuracağınız da kursumuzda anlatılmaktadır. Kurs boyunca Python'un güncel sürümü (Python 3) kullanılacaktır. Kurs boyunca yeteri kadar detay verilecek ancak öğrencileri sıkmamak için gereksiz ayrıntılı konulara girilmeyecektir. Kursu tamamlayan tüm öğrenciler Python dilini ve Makine Öğrenim konseptini öğrenmiş olacak ve Udemy tarafından dijital kurs bitirme sertifikası verilecektir. Kurs geliştirme platformu Windows 10 olacaktır. Ancak kurs sırasında kullanılacak olan Python kütüphaneleri Windows'un yanısıra Mac veya Linux ortamlarında da mevcut kütüphanelerdir.Kurs içinde kullanılan projelerin çoğunda dünyada Yapay Zeka konusunda 1.sırada gelen verisetlerini barındıran Google'ın sahip olduğu Kaggle Platformundaki datasetler kullanılmaktadır. Böylece öğrenciler hem bilimsel hem de en trend olan verisetlerini öğrenmiş olacaklardır.Kurs temel olarak 3 ana başlıktan oluşuyor:1. Bölüm Python Programlama2. Bölüm Python ile Makine Öğrenmesi3. Bölüm Machine Learning Model Deployment için FLASK ile REST API Yazılımları Geliştirme (Yeni eklendi)Şimdi bu bölümlerin detaylarına bakalım:1. BÖLÜM: PYTHON PROGRAMLAMA - SIFIRDAN UZMANLIĞA- Python Programlamaya Giriş •Anaconda 3 Kurulumu (Python, Makine Öğrenim Kütüphaneleri, Spyder ve Jupyter IDE'leri kurulumları) •Print Fonksiyonu •Python'da Değişkenler •Aritmetik İşlemler •Program dosyaları •Input ile veri girişi •Python Kodlama Quiz ve Çözümü •If / elif /else •Python Kodlama Quiz ve Çözümü •String kullanımı •Python Kodlama Quiz ve Çözümü •Fonksiyonlar-1 •Fonksiyonlar-2 •Python Kodlama Quiz ve Çözümü •Python Örnek Uygulama - Hesap Makinesi- Python Programlamada Intermediate Konseptler •Python'da Modüller •Python'da Genel Veri Tipleri •Python'da Veri Tipleri 2 - List, Tuple •Python Kodlama Quiz ve Çözümü •Python'da Veri Tipleri 3 - Dictionary •For Loop •While Loop •Döngülerde Break ve Continue Kullanımı •Python Kodlama Quiz ve Çözümü •Python Kodlama Quiz ve Çözümü •Lambda, Map, Filter •Try/Except/Finally •Python Kodlama Quiz ve Çözümü - Python'da Uzmanlaşma •Nesneye Yönelik Programlama - 1 •Nesneye Yönelik Programlama - 2 •Dosyaya Yazma / Okuma İşlemleri •Python Kodlama Quiz ve Çözümü •Regex •Random ve Math Modülleri- Python Programlama Sınavı (Facebook & Google & Microsoft Mülakat Soruları İçerir!) •Programlama Sınav Soruları •Sınav Çözümleri- Python ile Network Programlama (Socket Programming) •Socket Programlamaya Giriş •TCP/IP Socket Programlama - Python ile Server Uygulaması Yazmak - 1 •TCP/IP Socket Programlama - Python ile Server Uygulaması Yazmak - 2 •TCP/IP Socket Programlama - Python ile Client Uygulaması Yazma- PyQt5 ve QTDesigner Kullanarak Python GUI Oluşturma •Python GUI Oluşturma Programı - PyQt5 Ders 1 •Python GUI Oluşturma Programı - PyQt5 Ders 2 •Python GUI Oluşturma Programı - PyQt5 Ders 3 •Python GUI Oluşturma Programı - PyQt5 Ders 4 •PyQt5 ile Örnek Uygulama- SQLite Veritabanı ve Python ile Veritabanı İşlemleri •SQLite Veritabanı Kurulumu •DB Browser for SQLite Kurulumu •Python ile SQLite Veritabanı Oluşturma & Tablo Oluşturma •Tabloya Kayıt Atma •Tablodan Kayıt Çekme •Tablodaki Kayıtları Değiştirme •Tablodaki Kayıtları Silme- Bölüm Sonu Projesi 1: Python ile Google Trends Analizi- Bölüm Sonu Projesi 1: Python ve OpenCV ile Yüz Tanıma- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -2. BÖLÜM: MACHINE LEARNING ile YAPAY ZEKA- Makine Öğrenmesi için Bilinmesi Zorunlu Python Modülleri •Pandas •Numpy •Matplotlib- Makine Öğrenmesine Giriş •Kaggle Platformu •Jupyter Notebook •Mean, Median, Mod •Variance, Standart Deviation •Outlier Tespiti ve Filtreleme Teori •Outlier Tespiti ve Filtreleme - Python ile Örnek Uygulama- Linear Regression Modeli • Model Konsept ve Teori Anlatım • Python ile Örnek Uygulama- Multiple Linear Regression Modeli • Model Konsept ve Teori Anlatım • Python ile Örnek Uygulama- Eğitilmiş Makine Öğrenim Modüllerinin Kaydedilmesi ve Sonradan Geri Yüklenmesi (Model Save / Load)Python ile Uygulamalı olarak bir MAchine Learning Modelinin Kaydedilmesi ve daha sonra geri Yüklenmesi- Polynomial Regression Modeli • Model Konsept ve Teori Anlatım • Python ile Örnek Uygulama- KNN K-Nearest Neighbours Modeli • Model Konsept ve Teori Anlatım • Python ile Örnek Uygulama- Logistic Regression Modeli • Model Konsept ve Teori Anlatım • Python ile Örnek Uygulama- Decision Trees Modeli • Model Konsept ve Teori Anlatım • Python ile Örnek Uygulama- Random Forest Modeli • Model Konsept ve Teori Anlatım • Python ile Örnek Uygulama- K-Means Modeli • Model Konsept ve Teori Anlatım • Python ile Örnek Uygulama- Recommendation Systems • Model Konsept ve Teori Anlatım • Python ile Örnek Uygulama- PCA (Principal Component Analysis) • Model Konsept ve Teori Anlatım • Python ile Örnek Uygulama- SVM (Support Vector Machines) • Model Konsept ve Teori Anlatım • Python ile Örnek Uygulama3. BÖLÜM: Machine Learning Model Deployment için Python ve FLASK ile REST API Yazılımları GeliştirmeBu bölümün temel amacı 1. ve 2. bölümlerde öğrendiğiniz bilgileri kullanarak oluşturacağınız Makine Öğrenme modelini web üzerinden HTTP protokolü ile bir REST API şeklinde Python ve FLASK kullanarak servis olarak sunmayı öğreneceksiniz. Bu bölümde ayrıca Python ile bu API'yı kullanan örnek bir client programı da yazacağız ve böylece kendi yazdığınız REST API servisini çağırmayı da öğreneceksiniz.3. Bölüm içeriği:- Çalışmada Kullanılacak Machine Learning Modelleri ve Scaler Nesnelerinin Oluşturulması- Machine Learning Modelleri ve Scaler Nesnelerinin Serialize Edilerek Kaydedilmesi ve Yüklenmesi- FLASK ve Python ile Machine Learning REST API Tasarımı- FLASK REST API Nedir? Python ile örnek bir FLASK REST API uygulama kodlama- FLASK REST API Örnek Python Uygulaması Python ve Flask Detaylı Kodlama- Python ve Flask ile Machine Learning REST API Yazılımı GeliştirmeHer bir Makine Öğrenmesi Modeli hem teorik bilgi/konsept anlatım hem de Python ile günlük hayattan örnek bir uygulama içermektedir.- Bölüm Sonu Projesi: NLP (Natural Language Processing) kullanarak IMDB filmlerine yapılan yorumlar üzerinde Sentiment (Duygu) Analizi Yazılımı Geliştirme
