Python, Veri Tabanları, Öğrenme Paradigmaları, Görüntü İşleme
Üniversitelerin Doğa Bilimleri, Sağlık Bilimleri, Sağlık Yönetimi, Tıp, Fen ve Mühendislik Fakültelerinde Lisans ya da Lisansüstü öğrenci olmak
| Gün | İçerik |
|---|---|
| 1. Gün |
Teorik dersler: Yapay zeka nedir? Genel kullanım alanları Pratik dersler: Pythona giriş, temel kodlama ve temel Python kütüphaneleri |
| 2. Gün |
Teorik dersler: Temel makine öğrenmesi kavramları ve yaklaşımları Pratik dersler: Veri tabanları (Kaggle, UCI, TCGA,…) ve veri eldesi |
| 3. Gün |
Teorik dersler: Denetimli öğrenme yoluyla sınıflandırma Pratik dersler: Model oluşturma ve performans metrikleri |
| 4. Gün |
TATİL |
| 5. Gün |
Teorik dersler: Multilayer Perceptronlar ve Derin Öğrenme Pratik dersler: Biyolojik verilerle görüntü işleme |
| 6. Gün |
Teorik dersler: Haftanın Özeti ve Sunum hazırlama Pratik dersler: Öğrenci sunumları |
| 7. Gün |
Kariyer söyleşisi: Kariyer yolculuğumuz ve soru- cevap |