Yapay Zekanın Temelleri: Python ile Programlama
4.5 (172 ratings)
Course Ratings are calculated from individual students’ ratings and a variety of other signals, like age of rating and reliability, to ensure that they reflect course quality fairly and accurately.
4,473 students enrolled

Yapay Zekanın Temelleri: Python ile Programlama

Yapay Zeka için Python, numpy, matplotlib ve pandas öğrenin
4.5 (172 ratings)
Course Ratings are calculated from individual students’ ratings and a variety of other signals, like age of rating and reliability, to ensure that they reflect course quality fairly and accurately.
4,473 students enrolled
Created by DATA FLOYD
Last updated 5/2020
Turkish
Current price: $129.99 Original price: $199.99 Discount: 35% off
14 hours left at this price!
30-Day Money-Back Guarantee
This course includes
  • 17 hours on-demand video
  • 20 articles
  • 3 downloadable resources
  • Full lifetime access
  • Access on mobile and TV
  • Certificate of Completion
Training 5 or more people?

Get your team access to 4,000+ top Udemy courses anytime, anywhere.

Try Udemy for Business
What you'll learn
  • Yapay Zeka için süper bir programlama temeli ve çok iyi bir başlangıç
  • A-Z'ye Python kullanımı
  • numpy kütüphanesi ile nümerik işlemler
  • matplotlib kütüphanesi ile görselleştirme
  • pandas kütüphanesi ile veri analizi
  • Jupyter notebook kullanımı
  • Python ve Anaconda ortamlarının kurulumu
Requirements
  • Herkes öğrenebilir
Description
  • YAPAY ZEKA konusunda çalışmak istiyorsanız, nereden başlayacağınızı bilmiyor, yol haritasına ve yardıma ihtiyaç duyuyorsanız


  • MAKİNE ÖĞRENMESİ (MACHINE LEARNING) ve VERİ BİLİMİ (DATA SCIENCE) konuları için TEMEL PROGRAMLAMA bilgisine ihtiyacınız varsa


  • PYTHON programlama dilini sıfırdan uzmanlık seviyesine öğrenmek istiyorsanız

  • NUMPY ile nümerik işlem yapmayı öğrenmek istiyorsanız


  • MATPLOTLIB ile ileri seviyede görselleştirme yapmak istiyorsanız

  • PANDAS ile veri analizine giriş için gerekli tüm donanımı almak istiyorsanız

kursumuz tam size göre!

YAPAY ZEKA için Temel Programlama bilgisine sahip olmak, 15 yılın üzerinde uygulamalı yapay zeka ve tasarım tecrübesi olan birinden bu dersi dinlemek istiyorsanız, yapmanız gereken tek şey kursumuza katılmak.

Şimdiden aramıza HOŞ GELDİNİZ!

Who this course is for:
  • Python öğrenmek isteyenler
  • Yapay Zekaya başlangıç yapmak isteyenler
  • numpy, matplotlib, pandas kütüphanelerini öğrenmek isteyenler
  • Programcılığa adım atmak isteyenler
Course content
Expand all 114 lectures 16:56:43
+ Giriş ve Kurulumlar
5 lectures 56:07

Bu bölümdeki kavramları tekrar etmek amacıyla ufak bir sınav yapalım

Giriş ve Yapay Zeka Hakkında bilgi - Değerlendirme soruları
6 questions

Kurs içeriğini doğru anlatabildim mi acaba?

Kurs içeriği
5 questions
Kurulum ve Hızlı Başlangıç
09:09

Öğrendiklerimizi gözden geçirelim

Kurulum ve Hızlı Başlangıç değerlendirme
1 question
Jupyter Notebook Kullanımı
12:39

Jupyter Notebook temel kullanımını gözden geçirelim

Jupyter Notebook hakkında gözden geçirme soruları
6 questions
Python "syntax"i hakkında bilgi
16:17

Öğrendiklerimizi gözden geçirelim

Python "Syntax"i hakkında
9 questions
+ Python - Değişkenler ve Veri Yapıları
23 lectures 02:42:59
##### Değişkenler #####
00:13
"String" değişkenleri ve temel "string" operasyonları
08:25
"String" değişkenlerinde indeksleme; format(), join(), strip() metotları
10:22
Değişkenler sınavı
5 questions
##### Operatörler #####
00:10
Aritmetik işlemler; Eşitleme operatörleri
09:34
Karşılaştırma operatörleri; "is", "in", "not" operatörleri; "string" örnekleri
08:53
Operatörlerin önceliklendirilmesi; (Opsiyonel) İkili değişkenler
05:34
Operatörler sınavı
9 questions
##### "list" (liste) veri yapısı #####
00:09
"list" tipine giriş; len(), insert(), remove(), pop(), del
12:37
"list" için clear(), append(), sort() kullanımı; liste kesme (list slicing )
08:43
list veri yapısı sınavı
15 questions
##### "tuple" veri yapısı #####
00:05
tuple veri yapısı ve özellikleri, elemanlara erişim; count(), index() metotları
07:35
tuple veri yapısı sınavı
6 questions
##### "set" (küme) veri yapısı #####
00:08
set veri yapısına giriş; add(), update(), remove(), discard(), clear()
06:11
Temel küme mantığı anlatımı; union(), intersection(), add(), difference()
09:03
set veri yapısı sınavı
5 questions
##### "Dictionary" veri yapısı #####
00:08
"dictionary" veri yapısına giriş; elamanlara erişim; key, value tanım; get()
11:39
"key" veri tipleri;"in" kullanımı;keys(), values(); clear(), pop(), update, del
14:46
dictionary veri yapısı sınavı
9 questions
##### Değişkenleri birbirine çevirme ve print() kullanımı #####
00:05
Tip çevirmede temel prensipler; float(),type(),str(),set(),tuple(),dict()
08:04
print() ile değişkenleri yazdırma; + kullanımı, %s kullanımı, format kullanımı
11:25
Veri tipleri çevirme ve print() kullanımı
2 questions
BÖLÜM ÖZETİ (Değişkenler ve Veri Yapıları)
17:42
+ Python - Koşullu ifadeler ve döngüler
11 lectures 57:52
##### if/else ifadeleri #####
00:08
"if/else" ifadesinin temelleri; önerme mantığı; elif ifadesi; tek satır "if"
15:25
Mantık tablosu; Mantıksal operatörler ile "if/else" kullanımı
07:30
if / else sınavı
7 questions
##### for döngüsü #####
00:13
"for" temel bilgi;"list","tuple","str","set" ile kullanım; range();ikili "for"
07:40
"dict" ile for kullanımı; çarpım tablosu yazdırma örneği
07:23
for döngüsü sınavı
3 questions
##### while #####
00:06
Temel bilgi; "while" sonlandırma; "while" ile "if/else" kullanımı
10:16
while sınavı
2 questions
##### Döngü Kontrolleri #####
00:02
"break", "continue", "pass" ifadeleri
04:40
Döngü kontrolleri sınavı
3 questions
BÖLÜM ÖZETİ (Program akışı yönetimi)
04:28
+ Python - Fonksiyonlar
8 lectures 56:16
##### Fonksiyonlar - Ders Programı #####
00:21
Fonksiyon tanımlama; Parametre Alma; "return" kelimesi; Fonksiyon çıktısı alma
08:30
Gömülü (built-in) fonksiyonlar; help(), len(), abs(), max(), sum()
08:38
Lokal ve global değişkenler; "return" değeri olarak fonksiyon kullanmak
07:36
Fonksiyonlar için yardım metni oluşturma; Girdi olarak fonksiyon alma
08:09
Fonksiyonlar ve "mutable objects"; "Recursion" kavramı
10:57
"Fibonacci" dizisi "recursion" örneği
07:14
"lambda" yöntemi ile fonksiyon oluşturma ve kullanma
04:51
Fonksiyonlar sınavı
15 questions
+ Python - Sınıflar
8 lectures 01:15:06
##### Sınıflar - Ders Programı #####
00:19
Sınıflar ve OOP hakkında temel bilgi; Sınıf oluşturma; __init__() ve self
10:14
Metot oluşturma; __str()__ metodu
09:20
OOP konseptleri; "inheritance" örneği
12:23
"Method override", "Operator Overloading"; Nokta sınıfı örneği
09:26
"Overload" yapılabilecek operatörler; isinstance() ve issubclass() metotları
09:27
Çoklu "inheritance" ve Çok katmanlı "inheritance"
09:31
"Encapsulation", "Polymorphism" ve "Abstraction"
14:26
Sınıflar sınavı
12 questions
+ Python - Modüller
7 lectures 58:14
##### Modüller - Ders Programı #####
00:27
Tanım ve genel bilgi; "import" kullanımı; nokta (.) notasyonu; örnekler
08:54
Çeşitli kütüphane kullanım örnekleri; __name__, __doc__, __file___ özellikleri
08:17
Modül hazırlama; "importlib" ve "reload"; "#coding" anahtar kelimesi
09:28
Modüle sınıf eklemesi yapmak; Modülü "script" olarak çalıştırma
06:41
Kütüphane hazırlama; "f string" notasyonu
12:42
PyPI hakkında bilgi; "pip" ve "conda" paket yöneticileri
11:45
Modüller sınavı
10 questions
+ Python - İleri Konular
7 lectures 01:27:36
##### Python İleri Konular - Ders Programı #####
00:34
Hata yönetimi
18:15
Hatalar sınavı
6 questions
"Comprehensions" (list, dict, set, tuple comprehensions)
13:19
enumerate(), zip(), filter(), map() fonksiyonları
10:04
"Iterators" ve "Generators"
19:22
Dosya Operasyonları
16:52
"Decorators"
09:10
+ numpy kütüphanesi
10 lectures 01:45:15
##### numpy - Ders Programı #####
00:45
numpy dizileri; np.array() kullanımı; dizi elemanlarına erişim; ndim özelliği
12:40
"ndim" ve eksen kavramları; "shape", "size", dtype"; Dikkat edilmesi gerekenler
12:56
Dizi yaratma fonksiyonları; zeros(), ones(), full(), eye(), random(); 3B matris
10:59
Kesit alma işlemleri; arange() ve linspace() fonksiyonu
10:39
Mantıksal indeksleme; where() metodu; Eleman ve matris bazında işlem farkı
10:35
Eleman ve Matris bazında işlem örnekleri; 2 bilinmeyenli denklem çözüm örneği
15:01
Çeşitli yararlı fonksiyonlar; sum(), max(), argmin(), flatten(), resize() vb..
10:30
Matris birleştirme ve ayırma; "for" kullanımı; unique(), copy(); "broadcasting"
13:22
+ matplotlib kütüphanesi
17 lectures 03:23:30
##### matplotlib temel seviye kullanım - Ders Programı #####
00:38
Çizgi (Line) grafikleri özelleştirme; Eksen isimlendirme; Başlık; Lejant; Stil
14:16
Çizgi (Line) grafikleri özelleştirme; Eksen tiklerinin değiştirilmesi; Anotasyon
13:26
Dağılım (Scatter) grafikleri; Iris veri seti tanıtımı ve görselleştirilmesi
13:13
Dağılım (Scatter) grafikleri özelleştirme; İşaret değişimi; Lejant modifikasyonu
16:58
Sütun (Bar) grafikler; Eksen ayarlamaları; Sütunların değişimi; Dikey çizdirme
14:38
"Histogram" grafiği; Pasta (Pie) grafik
12:47
"Boxplot" grafiği; subplot() fonksiyonu
14:37
##### İleri Seviye - matplotlib kullanımı #####
00:30
Çizdirme için OOP kullanımı; Grafik hiyerarşisi; Örnek 1: axes kullanımı
11:36
Örnek 2: Eksen içinde eksen; Örnek 3: Ekseni saydam yapmak; Örnek 4: Stackplot
10:36
Örnek 5: Çoklu figür oluşturma; Örnek 6: "LaTeX" kullanımı
14:26
Örnek 7: Çift y ekseni kullanımı; Kara tahtada çift y kavramının anlatılması
10:24
Örnek 8: İki çizgi arasını doldurma; Örnek 9: Polar grafik; Kara tahtada anlatım
13:48
Örnek 10: subplot boyutu değişimi; Örnek 11: "Contour"; Kara tahta "mesh grid
15:10
Örnek 12: 3D çizim; Örnek 13: 3D çizim ve kontör kullanımı
10:06
+ pandas kütüphanesi
17 lectures 02:33:42
##### pandas - Ders Programı #####
00:45
Serinin elemanlarına erişim; indeks isimlendirme;seri oluşturma; Dataframe giriş
09:13
"Dataframe" oluşturma; indeks ve sütunlar; head(), tail(), shape, describe()
12:39
Dataframe için groupby(),pivot() kullanımı; Çeşitli fn. info(), count() vb...
12:14
ARA ÖZET; "csv" ve "json" dosyalarını okuma
08:29
Sütun seçme; "slicing"; "loc" ve "iloc" metotları
07:55
Mantıksal seçim; drop(), sort_values(), rank(); İki seriyi toplama
10:30
apply() ve applymap() fonksiyonları
10:35
pandas ile temel grafik çizdirme yöntemleri
06:57
Pratik DataFrame operasyonları; Satır ve Sütun ekleme
12:11
Filtreleme; Veriyi kopyalama; iteritems() ile "for" kullanımı
08:31
İndeks yapısı hakkında ayrıntılı bilgiler ve incelemeler; reindex()
11:24
DataFrame birleştirme ve çeşitleri; pd.concat() ve join() fonksiyonları
06:29
Hiyerarşik indeksleme
05:03
pivot(), stack(), swaplevel(), melt() fonksiyonları
12:36
Zamansal indeksleme
08:38