Yapay Zekâ Atölyesi

Konu başlıkları 1. Programlama Dilleri ve Kütüphaneler Python, yapay zekâ kütüphaneleri, veri işleme ve model geliştirme araçları. 2. Yapay Zekâ Geliştirme Ortamları Google Colab, Jupyter Notebook, Visual Studio Code ve yapay zekâ projelerinin çalışma ortamları. 1. Giriş Yapay zekâ (YZ), bilgisayarların verilerden öğrenmesini, örüntüleri tanımasını, tahminlerde bulunmasını ve belirli görevleri yerine getirmesini sağlayan yöntem ve teknolojilerin bütünüdür. Günümüzde yapay zekâ; eğitim, sağlık, finans, sanayi, ulaşım, güvenlik ve iletişim gibi birçok alanda kullanılmaktadır. Bir yapay zekâ uygulaması geliştirmek yalnızca bir algoritma yazmaktan ibaret değildir. Geliştiricinin uygun programlama dilini seçmesi, gerekli kütüphaneleri kullanması, verileri hazırlaması, modeli eğitmesi ve sonuçları değerlendirmesi gerekir. Bütün bu işlemler için uygun bir geliştirme ortamına da ihtiyaç vardır. Örneğin, öğrenci başarı durumunu tahmin eden bir yapay zekâ uygulaması geliştirmek istediğimizi düşü...

1. Mini Projenin Amacı Veri analizi öğrenirken tek tek komutları bilmek yeterli değildir. Gerçek bir veri analisti genellikle şu soruyla karşılaşır: “Elimdeki bu veriden nasıl anlamlı bir sonuç çıkarabilirim?” Bu sorunun cevabı tek bir Python komutunda bulunmaz. Bir veri analizi çalışması genellikle şu aşamalardan oluşur: Ham Veri ↓ Veriyi Tanıma ↓ Veriyi Temizleme ↓ Veriyi Dönüştürme ↓ Temel İstatistiksel Analiz ↓ Görselleştirme ↓ Sonuçları Yorumlama ↓ Kısa Rapor Bu mini projede öğrenciler önceki üç derste öğrendikleri bilgileri bir araya getirerek küçük bir uçtan uca veri analizi projesi gerçekleştirecektir. 2. Öğrenciden Beklenenler Proje sonunda öğrenci: CSV dosyasını Python ile okuyabilecek, veri setinin yapısını inceleyebilecek, eksik değerleri tespit edebilecek, tekrar eden kayıtları temizleyebilecek, veri tiplerini kontrol edebilecek, temel istatistikleri hesaplayabilecek, uygun grafik türlerini seçebilecek, Seaborn/Matplotlib ile grafik oluşturabilecek, g...