Yapay zeka projeleri geliştir.

Siliconmade Academy

Eğitmenimiz

Zafer Demirkol

Zafer Demirkol, programlamaya 16 yaşındayken başlamış ve televizyona bağlanan bir Sinclair bilgisayar ile "Merhaba Dünya" programını yazmıştır. Yıldız Teknik Üniversitesi Elektrik Mühendisliği Bölümü’nde eğitim almış ve mezun olduktan hemen sonra profesyonel kariyerine adım atmıştır. ’99 yılında genel müdürü olduğu firmadan ayrılarak, "English for Business Communication" eğitimi almak için Avustralya'daki New South Wales Üniversitesi’ne gitmiştir.

ASP (Active Server Pages) ile New South Wales Üniversitesi’nde tanışmış ve Türkiye'ye döndüğünde, satış rekorları kıran ilk ASP kitabını yayınlamıştır. Diğer bir kitabı olan “Çocuklar için Kodlama”, çocuklara kodlama öğretmeye yönelik çalışmaların başlangıç ve rehber kitabı olmuştur.

3 dönem Microsoft MVP (Most Valuable Professional) seçilen Zafer Demirkol; Yeditepe, Maltepe, Bahçeşehir ve Medipol Üniversitesi’nde çeşitli bilişim bölümlerinde eğitim vermiş ve vermeye devam etmektedir. 36 yıllık programcılık tecrübesini kitapları, makaleleri ve eğitimleriyle genç yazılımcılara aktarmakta ve profesyonellere eğitimler vermektedir.

‘Bahçeşehir Kolejleri Yapay Zeka Merkezi’ kurucularından ve ‘Avrupa Yapay Zeka Birliği’ üyesidir.


Başlangıç Eğitimi Takvimi

Hafta İçi Akşam Grubu

Başlangıç: 28 Nisan 2025 Pazartesi Bitiş:02 Eylül 2025 Çarşamba Ders saatleri;
  • Pazartesi 20:00 – 23:00
  • Salı 20:00 – 23:00
  • Çarşamba 20:00 – 22:00
Kalan kontenjan - (18/33)

Hafta Sonu Sabah Grubu

Başlangıç: 09 Ağustos 2025 Cumartesi Bitiş: 14 Aralık 2025 Pazar Ders saatleri;
  • Cumartesi 09:00 – 13:00
  • Pazar 09:00 – 13:00
Kalan kontenjan - (5/33)

Başvuru Formu

Kimler Katılabilir?

Belgelendirme

Başarı kriterlerini sağlayan katılımcılar;

  1. E-devlet Onaylı Başarı Sertifikası
  2. ICCW Onaylı Uluslararası Başarı Sertifikası
olmak üzere 2 adet sertifika almaya hak kazanır.

Eğitim İçeriği

  • Yapay Zeka Kavramı
  • Python ile Temel Programlama
  • Döngüler
  • Listeler
  • Tuple
  • Dictionary
  • Try/Except Yapısı

  • Fonksiyonlar
  • Değişkenler
  • Module Yapısı
  • Random modülü
  • OOP
  • Class
  • Method
  • Self Komutu
  • Inheritance

  • Grafik kullanımları
  • Chart Tipleri
  • Subplot Oluşturma
  • Datetime Modülü
  • Dataframe yapısı ve metotların kullanımı

  • Açıklayıcı İstatistiki Yöntemler
  • Grafiksel Veri Analizi
  • İstatistik Kavramları
  • Sampling Temelleri
  • Bias
  • Variance Karşılaştırması
  • Aykırı Veri Analizi

  • Veri Dağılımları
  • Hipotez Testi
  • Güven Aralığı
  • Hata Tipleri
  • Olasılık Teorisi Temelleri
  • Bayes Teoremi Temelleri
  • Korelasyon Analizi

  • Database (Veritabanı) Yapıları

  • Yapay Zeka ve Veri İlişkisi
  • Yapay Zeka Bağlamında Proje Yönetimi
  • Veri Türleri
  • Veri Tabanı Türleri
  • Yapay Zeka ile Öğrenme
  • Öğrenme Türleri

  • Pandas, Sklearn, Numpy, Flask, Diğer Kütüphaneler
  • Scatter plot, Histogram, Heatmap, Time series plot ile görselleştirme

  • MLOps süreci - Dev
  • Özellik Okuma
  • Özellik Değerlendirme
  • İş Zekası

  • Özellik Çıkarımı - Birleştirilmesi - Üretilmesi
  • Boyut İndirgeme
  • Özellik Normalizasyonu
  • Transformasyon
  • Özellik Gösterimi
  • Dummy
  • Ortalama değerler

  • Sınıflandırma
  • Modellemeye giriş
  • Yaklaşım
  • Eğitme - Test kümesi
  • Örnekler
  • Imbalanced Dataset
  • MLP
  • SVM
  • Voting
  • Bagging

  • Sınıflandırma
  • Parametre değiştirme
  • Random Forest Classifier
  • Skorlama
  • Skor kart
  • Segmentasyon
  • RFM Analizi
  • AHP Analizi
  • Regresyon

  • Linear regressyon
  • Random forest regressor
  • Threshold ile sınıflandırma (predict_proba)
  • Anormallik Tespiti

  • Optimizasyon / Simulasyon
  • Öneri sistemleri
  • Graph verisi
  • Birliktelikler, olasılıklar
  • Lift değerleri
  • Association Rule learning

  • Kümelendirme
  • Kmeans
  • DB-Scan
  • Mesafe bulma
  • Zaman Serisi
  • Eğimler
  • Oto korelasyon
  • Talep tahmini

  • Derin Öğrenme - Metin/Görüntü İşleme