Evrişimsel Sinir Ağları: Temeller ve Tıbbi Görüntülemede Uygulamaları
Eğitmen: Dr. Murat Gezer
Eğitim süresi: 4 Saat (2 saat teori (önceden kaydedilmiş) + 2 saat uygulama/soru cevap
Eğitim şekli: Sunum + uygulama
Ön şart: kod yazacak kadar Python 3.6+, Temel görüntü işleme bilgisi
Katılmcı: Lisansüstü öğrenciler
Genetik (Mikrodizi) verinin yapay zeka teknikleri ile analizi
Bu eğitimde mikrodizinin ne olduğu anlatıp, mikrodizi verisinin makine öğrenmesi yöntemleri ile nasıl işlenebileceği anlatıldıktan sonra R dili ile uygulama yapılacaktır.
Eğitmenler: Dr. Yalçın Özkan ve Dr. Çiğdem Erol
Eğitim süresi: 2 saat
Eğitim şekli: Sunum
Katılmcı: Lisansüstü öğrenciler
Türkçe Doğal Dil İşleme Çalışmalarında Yeni Yaklaşımlar : Aspect Tabanlı Sentimental Analiz Çalışmalarında Makine Öğrenmesi Tekniklerinin Uygulanması
Eğitmen: Harun Aksaya
Teorik: 2 Saat Pratik: 2 saat
Ön Şartlar:
1. Temel Düzeyde Kodlama (Python) Bilgisi,
2. Temel Düzeyde Doğal Dil İşleme Alan Bilgisi,
3. Jupter Lab Geliştirme Ortamının Bilgisayarlarında Kurulu Olması (Detay İçin: https://www.anaconda.com/products/individual)
"Python ile NLP Uygulamaları"
Eğitmen: Ali ÇİMEN
Eğitim Süresi: 4 saat(2 saat teori + 2 saat uygulama)
Eğitim Şekli: Sunum/Uygulama
Ön Şart: Kod yazacak kadar Python 3.6+
Katılımcı: Lisans + Lisansüstü öğrenciler
Kontenjan: 15 kişi
Yapay Zeka ve Etik (isim netleşecek)
Eğitmen: Dr. Zerrin Ayvaz Reis
Eğitim Süresi 1 saat
Eğitim Şekli: Sunum
R Programlama Diline Giriş (1 saat uygulama) .
Eğitmen: İlkim Ecem EMRE
Ön şart: Katılımcılarda herhangi bir ön koşul aranmamaktadır; yalnızca bilgisayarlarına Java (64bit), R.4.0.2 (veya üzeri) ve RStudio‘yu yüklemiş olması gereklidir.
Uygulama Öğr. Sayısı: 20-25
"Makine Öğrenmesi ve R Dili ile Bir Uygulama"
Eğitmenler: Dr. Elif KARTAL ve Dr. Zeki ÖZEN
(1 saat teori, 1 saat uygulama).
Ön şart: Katılımcıların "R Programlama Diline Giriş"i almış olması beklenmektedir.
Uygulama Öğr. Sayısı: 20-25
Tedarik Zincirlerinde Yapay Zeka ve Güncel Uygulamaları
Eğitmen: Dr. Alperen BAL
Ön şart: Katılımcılarda herhangi bir ön koşul aranmamaktadır.
Eğitim Süresi 1 saat
Eğitim Şekli: Sunum
Yükseköğretimde Yapay Zeka’nın Kullanımı
Eğitmen: Dr. Erkan Abdülgaffar AĞAOĞLU
Ön şart: Katılımcılarda herhangi bir ön koşul aranmamaktadır.
Eğitim Süresi 1 saat
Eğitim Şekli: Sunum
Veri Madenciliği
Eğitmen: Dr. Eyüp ÇALIK
Ön şart: Temel Düzeyde İstatistik Bilgisi. Katılımcıların bilgisayarlarında RapidMiner yüklü olması beklenmektedir.
Eğitim Süresi 2 saat (1 saat teori, 1 saat uygulama)
Uygulama Öğr. Sayısı: 20-25
İnsan Kaynakları Analitiği
Eğitmen: Dr. Eyüp ÇALIK
Ön şart: Temel Düzeyde İstatistik Bilgisi.
Eğitim Süresi 2 saat
Uygulama Öğr. Sayısı: 20-25
Yapay Zeka Öğrenmeye Nereden Başlanır?
Eğitmen: Dr. Muhammed Kürşad UÇAR
Ön Şart: Yok
Eğitim Süresi: 2 Saat
Eğitim Şekli: Sunum
Katılımcı Profili: Her kesime (lisans, lisansüstü, sağlık ve sosyal bilimler) hitap eden bir sunumdur. Herkes katılabilir.
Yapay Zeka Sınıflandırma Algoritmaları ve Kullanımı (Matlab Uygulamalı - Kodsuz Uygulama)
Eğitmen: Dr. Muhammed Kürşad UÇAR
Ön Şart: Yapay Zeka Öğrenmeye Nereden Başlanır? dersini almış olmak
Eğitim Süresi: 2 Saat
Eğitim Şekli: Sunum - Uygulama (Katılımcılar Uygulama Yapmayacak)
Katılımcı Profili: Her kesime (lisans, lisansüstü, sağlık ve sosyal bilimler) hitap eden bir sunumdur. Herkes katılabilir.
Yapay Zeka Regresyon Algoritmaları ve Kullanımı (Matlab Uygulamalı - Kodsuz Uygulama)
Eğitmen: Dr. Muhammed Kürşad UÇAR
Ön Şart: Yapay Zeka Öğrenmeye Nereden Başlanır? dersini almış olmak
Eğitim Süresi: 2 Saat
Eğitim Şekli: Sunum - Uygulama (Katılımcılar Uygulama Yapmayacak)
Katılımcı Profili: Her kesime (lisans, lisansüstü, sağlık ve sosyal bilimler) hitap eden bir sunumdur. Herkes katılabilir.