Etkinlik Açıklaması
Online Doc Kayıt Link Twitter link
Lunapark Web3 Hub’da gerçekleşecek, Makine Öğrenimi üzerine toplam 8 dersten oluşan bu interaktif eğitim serisi, kendini geliştirmek isteyen tüm yazılım severler için harika bir fırsat! Bu eğitimin sonunda, sen de kendi projeni yaratabileceksin.
8 hafta boyunca her Perşembe günü 18:00 - 21:00 arasında makine öğrenimi zaman serilerine dair kapsamlı bilgi edinmek istiyorsan, hemen başvur!
Eğitim Detayları:
• Tarih: 8 hafta boyunca her Perşembe günü
• Saat: 18:00 - 21:00
• Konum: Lunapark Web3 Hub
• Yazılım Dili: Python
Eğitim sonunda sahip olacağınız beceriler:
• Giriş seviyesinde Python’ın “Pandas” kütüphanesini kullanabilmek;
• Veri Bilimi ve Veri Mühendisliği tekniklerine aşinalık;
• Zaman Serileri ve Teknik Analiz üzerine fikir sahibi olmak;
• Matematiksel öngörüleme aygıtlarını anlamak;
• Tekrarlayan Sinir Ağları Mimarisini ve özellikle LSTM (Long-Short term Memory) algoritmasını anlamak;
• Makine Öğrenmesini (Machine Learning) anlamak;
• Derin Öğrenmeyi (Deep Learning) anlamak;
• Edinilen becerilerle herhangi bir zaman serisinde tahmin yapabilmek.
Müfredat
1. Hafta
• Pandas Kütüphanesi: Python kütüphanesi olan Pandas kullanarak gereken veri bilimi konseptlerine hakimiyet geliştirilmesi.
2. Hafta
• Autoregressive Moving Average (ARMA) Modeli ve Teknik Analiz: Teknik analiz ve öngörüleme hesaplamaları ile zaman serilerinin anlatılması ve uygulaması.
3. Hafta:
• Makine Öğrenimi: Makine öğrenmesine giriş niteliğinde olan ayrıca konunun detaylarına inerken aynı zamanda ileride kullanılacak tekniklerin gereksinimlerinin öğretilmesi amaçlanacak. Sinir ağları ve derin öğrenmede işimize yarayacak olan Gradyan İniş, Log-lineer regression ve XOR problemlerinin tanıtımı niteliğinde olup bu teknikler ve matematiksel ifadelerin tanıtılması.
4. & 5. Hafta
• Derin Öğrenme: Derin Öğrenme'de karşımıza çıkacak olan Sinir Ağı Teorileri ve modelleri, Kaybolan Gradyan Problemleri tanıtılması.
6. Hafta:
• LSTM (Long Term - Short Term Memory): Eğitimin sonunda gerçekleştirilecek olan mini projelerde LSTM algoritması kullanılacak olup bu bünyede bulunan Yinelemeli Sinir Ağları (RNN) tanıtılması.
7. Hafta:
• Eğitim Özeti: 8. Haftada planlanan proje geliştirme sürecine hazırlıklar yapılacak ve bu zamana kadar öğrenilenler pekiştirilecek.
8. Hafta:
• Proje Geliştirme: Eğitimin çıktılarının yansımalarının ve proje fikirlerinin tartışılması.
Başvuru
Başvurular, ekteki Google Form üzerinden alınacaktır. Başvurmadan önce, aşağıdaki ön koşulları incelemenizi tavsiye ederiz.
Son başvuru tarihi 26.03.2023 23:59 TSI’dır. Sorularınız için bize support@lunapark.social eposta adresi üzerinden ulaşabilirsiniz.
Ders tarihleri:
30.03.2023 Ders 1: Pandas Kütüphanesi
06.04.2023 Ders 2: Autoregressive Moving Average (ARMA) Modeli ve Teknik Analiz
13.04.2023 Ders 3: Makine Öğrenimi
20.04.2023 Ders 4: Derin Öğrenme
27.04.2023 Ders 5: Derin Öğrenme
04.05.2023 Ders 6: LSTM (Long Term - Short Term Memory)
11.05.2023 Ders 7: Eğitim Özeti
18.05.2023 Ders 8: Proje Geliştirme
Eğitim öncesinde ise halihazırda şu yetkinliklere sahip olmanız bekleniyor:
• Giriş seviyesi Python dilinde programlama bilgisi;
• Giriş seviyesinde Nesne Tabanlı Programlama (Object Oriented Programming) bilgisi;
• Giriş seviyesinde Lineer Cebir ve Kalkülüs bilgisi.
