Yapay Zekaya Giriş Eğitimi

• Temel Tanımlar ve Kavramlar
o Yapay zeka (YZ) nedir? Tanım, amaç ve kullanım alanları
o Akıllı sistemler, otomasyon, veri işleme ve algoritmaların rolü
o Temel bileşenler: Algoritmalar, modeller, veriler, öğrenme süreçleri
• Yapay Zeka Sistemlerinde Kullanılan Temel Teknolojiler
o Makine öğrenmesi, derin öğrenme ve istatistiksel yöntemler
o Sinir ağları, nöron modeli, aktivasyon fonksiyonları
o Veri ön işleme, eğitim ve test süreçleri
• Uygulama Alanlarına Giriş
o Günlük yaşamda yapay zekanın örnekleri: Akıllı asistanlar, öneri sistemleri
o Endüstriyel uygulamalar: Otonom araçlar, sağlık, finans, üretim
o Gelecekteki potansiyel kullanım alanlarına kısa bakış

• Erken Dönem (1950-1970)
o Turing Testi, ilk algoritmalar ve deneysel uygulamalar
o İlk uzman sistemlerin ortaya çıkışı ve simgesel AI yaklaşımı
• Gelişim Süreçleri (1970-1990)
o Klasik yapay zeka araştırmaları, kural tabanlı sistemler
o Bilgisayarların artan hesaplama gücü ve veri kaynaklarının genişlemesi
o Kritik projeler, önemli akademik makaleler ve dönüm noktaları
• Modern Dönem (1990’lar ve Sonrası)
o İstatistiksel öğrenme, makine öğrenmesi ve büyük veri devrimi
o Derin öğrenmenin yükselişi, GPU ve bulut teknolojilerinin rolü
o Günümüzün uygulama örnekleri, endüstri standartlarının oluşması ve yapay zekanın
yaygınlaşması

• Makine Öğrenimi
o Denetimli, denetimsiz ve pekiştirmeli öğrenme yaklaşımları
o Sınıflandırma, regresyon, kümeleme algoritmalarına genel bakış
o Temel algoritma örnekleri ve uygulama senaryoları
• Derin Öğrenme
o Derin sinir ağları, CNN, RNN, LSTM ve Transformer mimarileri
o Model eğitimi, overfitting/underfitting kavramları, optimizasyon yöntemleri
o Uygulama örnekleri: Görüntü, ses ve metin verisi üzerinde derin öğrenme projeleri
• Uzman Sistemler
o Kural tabanlı sistemler, mantık programlama ve çıkarım motorları
o Uzman sistemlerin tarihsel önemi, avantajları ve sınırlamaları
o Günümüz uygulamalarında hibrid yaklaşımlar: Uzman sistemlerin makine öğrenmesi ile
entegrasyonu 

• Temel Algoritma Prensipleri
o Arama, optimizasyon ve sınıflandırma algoritmalarının temel mantığı
o Karar ağaçları, k-en yakın komşu, destek vektör makineleri gibi klasik algoritmalar
o İstatistiksel modeller ve olasılıksal yaklaşımlar
• İleri Düzey Algoritmalar ve Model Optimizasyonu
o Derin öğrenme algoritmalarının matematiksel temelleri (gradient descent,
backpropagation)
o Regularization, dropout, batch normalization gibi teknikler
o Model değerlendirme metrikleri: Accuracy, Precision, Recall, F1 Score, ROC/AUC
• Uygulamalı Algoritma Çalışmaları
o Gerçek dünya veri setleri üzerinde algoritma uygulamaları
o Algoritma seçimi, hiperparametre optimizasyonu ve sonuç analizi
o Grup tartışmaları ve vaka analizleri ile iteratif iyileştirme

• Yapay Zeka Etiği
o Etik ilkeler: Adalet, şeffaflık, hesap verebilirlik ve gizlilik
o Yapay zekanın sosyal etkileri, önyargı ve ayrımcılık konuları
o Sorumlu AI uygulamaları: Model açıklanabilirliği, etik rehberler ve regülasyonlar
• Güvenlik ve Veri Koruma
o Veri güvenliği, model güvenilirliği ve adversarial saldırılar
o Yapay zeka sistemlerinde şifreleme, erişim kontrolü ve güvenli eğitim süreçleri
o Uygulamalı örnekler: Güvenlik zafiyetleri, risk analizi ve mitigasyon stratejileri
• Sınırlar ve Tehditler
o Yapay zekanın mevcut sınırları, teknik ve etik zorluklar
o Yanlış kullanım, siber saldırılar ve toplumsal etkiler
o Geleceğe yönelik öneriler ve risk yönetimi stratejileri

• Geleceğin Teknolojik Trendleri
o Yeni nesil yapay zeka teknolojileri: Explainable AI, federated learning, quantum computing
o Gelişmekte olan algoritmalar, yeni mimari yaklaşımlar ve veri yönetimi stratejileri
• Potansiyel Kullanım Alanları
o Sağlık, finans, eğitim, otomotiv, perakende, kamu hizmetleri ve diğer sektörlerde YZ
uygulamaları
o Otonom sistemler, kişiselleştirilmiş öneri sistemleri, akıllı şehirler ve robotik otomasyon
o Gelecekteki uygulama senaryoları, vaka analizleri ve pazar trendleri
• Stratejik ve Ekonomik Etkiler
o YZ’nin iş modellerine, verimliliğe ve ekonomik büyümeye etkisi
o Dijital dönüşüm, rekabet avantajı ve stratejik planlama
o Sektörel örnekler, yatırım analizi ve geleceğe yönelik stratejik öngörüler