Pitonca Education .::. Yazılım Eğitimleri, python dersleri, python eğitimi, Gençler ve herkes için Yazılım, Python, C, C++, HTML5, CSS, JavaScript, Lua Programlama, online kodlama, text to image, ai, CNN, Derin Öğrenme, yapay zeka

AKTİF EĞİTİMLER

Python ile İstatistiğe Giriş

İstatistik ve Lineer Cebir bilgisi olmadan Yapay Zeka olmaz.
Eğitim Hakkında
Bu eğitim, verilerin doğru bir şekilde analiz edilmesi için kullanılan betimsel istatistik yöntemlerini ve özellikle standartlaştırma sürecini ele almaktadır. Metinlerde, sadece ortalamaya bakmanın yeterli olmadığı, verilerdeki varyasyonun ve standart sapmanın da incelenmesi gerektiği vurgulanmaktadır. Bir verinin ortalamadan ne kadar uzaklaştığını gösteren Z-değeri formülü üzerinden, farklı kategorideki başarıların nasıl kıyaslanabileceği somut örneklerle açıklanmaktadır. Ayrıca, tüm veri setinin standardize edilmesiyle ortalamanın sıfıra, varyansın ise bire indirgenmesi süreci teknik olarak detaylandırılmıştır. Son bölümde ise, istatistiksel sınırların dışına çıkan değerlerin sistemdeki olası hataları veya arızaları tespit etmede nasıl bir gösterge olduğu belirtilmektedir. Bu içerikler, ham veriyi anlamlı ve kıyaslanabilir bilgilere dönüştürmek için temel bir rehber niteliği taşır.
Örnek Ders içeriklerine buradan ulaşabilirsiniz.

Python ile Algoritmik Düşünmeye Giriş

Öğrenciler, öğretmenler ve çocuklarına yazılım öğretmen isteyen ebeveynler.
Eğitim Hakkında
Bu eğitim, algoritmayı yalnızca bilgisayar kodlarından ibaret görmeyip, onu temelde insan düşüncesinin bir yapısı ve sistematik bir problem çözme yöntemi olarak tanımlamaktadır. Günlük hayatımızdaki rutinlerin aslında birer gizli algoritma olduğunu savunan metin, Python dilini sadece bir programlama aracı değil, zihindeki fikirleri somutlaştıran ve test edilebilir kılan bir disiplin olarak sunmaktadır. Yazara göre kod yazmayı öğrenmek, bilgisayara komut vermekten ziyade bireyin kendi düşünme biçimini geliştirmesi ve karmaşık sorunları yönetilebilir adımlara ayırmasıdır. Eğitim süreci boyunca ezber bilgilerden kaçınılacağı, bunun yerine mantıksal modellerin ve çözüm odaklı bir bakış açısının kazandırılacağı vurgulanmaktadır. Nihai hedef, okuyucunun teknolojik bir dili öğrenmesinin ötesinde, her türlü engeli aşabilecek analitik bir zihin yapısına sahip olmasını sağlamaktır.

Örnek Ders içeriklerine buradan ulaşabilirsiniz.

Python ile Programlamaya Giriş

Size Python Neden Öğrenmelisiniz tam cevabını veriyoruz.
Eğitim Hakkında
Eğitim kullanılan bu kaynak, Haluk Tanrıkulu tarafından 2024 yılında hazırlanan "Python ile Programlamaya Giriş" isimli kapsamlı bir eğitim kitabıdır. Eser, programlama dünyasına yeni adım atanlar için Python dilinin kurulumunu, temel sözdizimini ve değişken yapılarını detaylı bir şekilde ele almaktadır. İçerikte mantıksal operatörlerden nesne yönelimli programlamaya, veri analizinden hata yönetimine kadar geniş bir teknik yelpaze sunulmaktadır. Ayrıca kitap, teorik bilgileri pekiştirmek amacıyla hesap makinesi ve dosya otomasyonu gibi çeşitli uygulama projelerine yer vermektedir. Okuyucular, popüler kütüphanelerin kullanımı ve ileri düzey Python konuları hakkında da güncel bilgilere erişebilmektedir. Sonuç olarak bu materyal, modern yazılım geliştirme süreçlerine dair bütüncül bir başlangıç kılavuzu niteliği taşımaktadır.
Örnek Ders içeriklerine buradan ulaşabilirsiniz.

YENİ EĞİTİMLER

Makine Öğrenimi Eğitimleri

Uygulamalı Makine Öğrenmesi Eğitimi. Uygulamalar için sadece gmail hesabınız olması yeterli. Haluk Tanrıkulu tarafından hazırlanan bu eğitim materyalleri, yapay zeka, makine öğrenmesi ve derin öğrenme disiplinlerinin temel teorilerini ve uygulama alanlarını kapsamlı bir şekilde ele almaktadır. Kaynak, veri biliminde kritik öneme sahip olan lineer cebir kavramlarından başlayarak, sinir ağlarının tarihsel gelişimini ve mimari yapılarını teknik bir dille açıklamaktadır. Python programlama dili aracılığıyla karmaşık verilerin nasıl işlendiği aktarılırken, algoritmaların eğitim süreçlerinde kullanılan aktivasyon fonksiyonları ile ileri ve geri yayılım yöntemlerine odaklanılmaktadır. Ayrıca, denetimli ve denetimsiz öğrenme modelleri arasındaki farklar vurgulanarak, bu teknolojilerin otonom araçlar ve sağlık sektörü gibi gerçek dünya senaryolarındaki karşılıkları örneklendirilmektedir. Son bölümlerde ise topluluk öğrenme yaklaşımları ve sığ ağlar ile derin yapılar arasındaki yapısal ayrımlar incelenerek okuyucuya geniş bir perspektif sunulmaktadır.