Yıl: 2024, Dönem: Güz
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
https://www.coursera.org/learn/generative-ai-prompt-engineering-for-everyone/home/week/1
https://www.coursera.org/learn/introduction-to-ai/home/week/1
https://www.coursera.org/learn/generative-ai/home/week/1
https://www.coursera.org/learn/generative-ai-introduction-and-applications/home/week/1
https://www.coursera.org/learn/prompt-engineering/home/week/1
https://www.coursera.org/learn/introduction-to-image-generation/home/week/1
https://www.coursera.org/learn/introduction-to-large-language-models/home/week/1
Dersin İçeriği
Giriş ve Temel Kavramlar
Veri Toplama ve Saklama
Veri Temizleme ve Ön İşleme
Büyük Veri Analitiği ve Veri Madenciliği
Makine Öğrenimi Temelleri
Derin Öğrenme ve Yapay Sinir Ağları
Büyük Veri Algoritmaları ve Modelleri
Veri Görselleştirme ve Raporlama
Büyük Veri ve İş Uygulamaları
Büyük Veri Güvenliği ve Mahremiyeti
Büyük Veri ve Toplumsal Etkileri
Yapay Zeka ve Etik
Veri Tabanları ve Dağıtık Sistemler
Proje Sunumları ve Değerlendirme
Dersin Amacı
Öğrencilere büyük veri ve analiz alanındaki temel kavramları, teknolojileri ve uygulamaları öğretmek.
Yapay zeka ve veri analizi arasındaki ilişkiyi anlatmak ve bu alandaki gelişmeleri izlemelerini sağlamak.
Öğrencilerin büyük veri ve analiz ile ilgili sorunları çözebilmeleri için gerekli beceri ve bilgiyi kazandırmak.
