Python, makine ve takviyeli öğrenme

Eğitimde Python programlama dilini açık sözdizimi ile öğrenin, ardından sistemlerin deneyimlerden öğrendiği makine öğrenimini öğrenin. Son olarak, yazılımın optimum sonuçlar elde etmek için deneme yanılma yoluyla eğitildiği bir yöntem olan pekiştirmeli öğrenmeye kendinizi kaptırın.
  • Derece türü: Sertifika "PCEP™ - Sertifikalı Giriş Seviyesi Python Programcısı"
    Makine Öğrenimi" sertifikası
    Takviyeli Öğrenme" sertifikası
  • Final Sınavı: Final sunumları ile uygulamalı proje çalışması
    Sertifikalı Giriş Seviyesi Python Programcısı (PCEP™) (İngilizce)
  • Ders saatleri: Tam zamanlı
    Pazartesi'den Cuma'ya 8:30 - 15:35 (resmi tatil olan haftalarda 8:30 - 17:10)
  • Eğitim dili: Alman
  • Süre: 12 Haftalar

Python ile Programlama

Python temelleri (yaklaşık 1 gün)

Tarihçe, kavramlar

Kullanım ve uygulama alanları

Sözdizimi


Python ile ilk adımlar (yaklaşık 5 gün)

Sayılar

Dizeler

Tarih ve saat

Standart giriş ve çıkış

liste, tuple dict, küme

Dallar ve döngüler (if, for, while)


İş sürecinde yapay zeka (AI)

Belirli yapay zeka teknolojilerinin sunumu

ve profesyonel ortamdaki olası uygulamalar


İşlevler (yaklaşık 5 gün)

Kendi fonksiyonlarınızı tanımlayın

Değişkenler

Parametreler, özyineleme

Fonksiyonel programlama


Sorun giderme (yaklaşık 0,5 gün)

denemek, hariç

Program kesintilerini önleme


Nesne yönelimli programlama (yaklaşık 4,5 gün)

Python sınıfları

Yöntemler

Değişmez nesneler

Veri sınıfı

Kalıtım


Grafik kullanıcı arayüzü (yaklaşık 1 gün)

Düğmeler ve metin alanları

Izgara düzeni

Dosya seçimi


Proje çalışması, sertifikasyon hazırlığı ve İngilizce "PCEP™ - Certified Entry-Level Python Programmer" sertifika sınavı (yaklaşık 3 gün)

Makine Öğrenimi

Makine Öğrenimine Giriş (yaklaşık 5 gün)

Neden makine öğrenimi?

Uygulama örnekleri

Denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme, kısmi denetimli öğrenme, pekiştirmeli öğrenme

Veri seti örnekleri

Verileri tanıma

Eğitim, doğrulama ve test verileri

Veri görüntüleme

Tahminlerde bulunmak


Gözetimli öğrenme (yaklaşık 5 gün)

Sınıflandırma ve regresyon

Genelleme, aşırı uyum ve yetersiz uyum

Veri setinin boyutu

Denetimli öğrenme için algoritmalar

Doğrusal modeller

Bayes sınıflandırıcıları

Karar ağaçları

Rastgele Orman

Gradyan Güçlendirme

k-en yakın komşular

Destek Vektör Makineleri

Koşullu Rastgele Alan

Sinir Ağları ve Derin Öğrenme

Olasılıklar


Denetimsiz öğrenme (yaklaşık 5 gün)

Denetimsiz öğrenme türleri

Ön işleme ve ölçeklendirme

Veri dönüşümleri

Eğitim ve test verilerinin ölçeklendirilmesi

Boyut küçültme

Özellik mühendisliği

Manifold öğrenme

Temel bileşen ayrıştırması (PCA)

Negatif olmayan matris faktörizasyonu (NMF)

t-SNE ile Manifold öğrenme

Küme analizi

k-Means kümeleme

Aglomeratif kümeleme

Hiyerarşik küme analizi

DBSCAN

Küme algoritmaları


Değerlendirme ve iyileştirme (yaklaşık 2 gün)

Model seçimi ve model değerlendirmesi

Bir tahmin edicinin hiperparametrelerinin ayarlanması

Çapraz Doğrulama

Izgara arama

Değerlendirme metrikleri

Sınıflandırma


Proje çalışması (yaklaşık 3 gün)

Öğrenilen içeriği pekiştirmek için

Proje sonuçlarının sunumu

Pekiştirmeli Öğrenme

Pekiştirmeli öğrenmeye giriş (yaklaşık 1 gün)

Tanım ve temel kavramlar

Diğer öğrenme yöntemlerinden farklılıkları

Uygulama alanları ve örnekler


Markov Karar Süreçleri (MDP'ler) (yaklaşık 2 gün)

MDP'lerin tanımı ve özellikleri

Değer fonksiyonları ve politika

Bellman denklemleri

Dinamik Programlama Yaklaşımı


Q-Learning (yaklaşık 2 gün)

Tanım ve algoritma

Keşif vs. sömürü

Yakınsama ve optimizasyon özellikleri

Oyunlar, robotik ve diğer alanlardaki uygulamalar


Derin pekiştirmeli öğrenme (yaklaşık 3 gün)

Derin Q-Öğrenme

Derin Belirleyici Politika Gradyanları (DDPG)

Aktör Eleştirel Yöntemler

Politika Gradyan Yöntemleri


İleri düzey konular (yaklaşık 4 gün)

Model Tabanlı Pekiştirmeli Öğrenme

Çok Ajanlı Takviyeli Öğrenme

Ters Takviyeli Öğrenme

Meta Takviyeli Öğrenme


Pratik uygulamalar (yaklaşık 3 gün)

Takviyeli öğrenme algoritmalarının uygulanması

Seçilmiş problemlere ve vaka çalışmalarına uygulama

Algoritmaların değerlendirilmesi ve ayarlanması


Özet ve genel görünüm (yaklaşık 2 gün)

En önemli kavramların ve sonuçların özeti

Pekiştirmeli öğrenmede karşılaşılan zorluklar ve gelecekteki gelişmeler


Proje çalışması (yaklaşık 3 gün)

Öğrenilen içeriği pekiştirmek için

Proje sonuçlarının sunumu



Değişiklikler mümkündür. Kurs içeriği düzenli olarak güncellenmektedir.

Veri analitiği konusunda önceden bilgi sahibi olunması tavsiye edilir. Python sertifika sınavı için İngilizce dil becerileri gereklidir.

Bu eğitimden sonra Python ile programlama konusunda kompakt ve temel bilgilere sahip olacaksınız. Programlama dilini sınıfları, kütüphaneleri ve fonksiyonlarıyla birlikte güvenle kullanabileceksiniz.

Ayrıca makine öğrenimi hakkında da bilgi sahibisiniz. Makine öğrenimini kullanmanın en önemli nedenlerini, uygulama alanlarını ve makine öğreniminin çeşitli kategorilerini ve kavramlarını biliyorsunuz. Bilginizi değerlendirme ve iyileştirme becerileriyle tamamlayacaksınız.

Ayrıca takviyeli öğrenmenin temel kavramlarını anlayacak ve diğer öğrenme yöntemlerinden farklarını bileceksiniz. Markov karar süreçleri, Q-öğrenme ve derin pekiştirmeli öğrenmeye aşina olacak ve çok ajanlı ve model tabanlı pekiştirmeli öğrenme gibi ileri düzey konuları uygulayabileceksiniz.

Bilgisayar bilimleri, matematik, elektrik mühendisliği ve (işletme) mühendisliği diplomasına sahip kişiler

Python'un çok yönlülüğü, ilgili becerilere sahip çalışanları çok sayıda sektör ve şirket için cazip hale getirmektedir. Python programlama becerilerine sahip kişiler özellikle web geliştirme, makine öğrenimi ve veri analizi alanlarında aranmaktadır.

Makine öğrenimi çok sayıda uygulama alanında kullanılmaktadır: internet için uygun spam filtrelerinin bağımsız olarak geliştirilmesi, tedarik zinciri yönetiminde stok seviyelerinin kesin tahminlerinin oluşturulması veya pazarlamada bireysel müşteriler veya müşteri segmentleri için satın alma tahminlerinin geliştirilmesi. Makine öğrenimi alanında kalifiye olan çalışanlar tüm sektörlerde görevlendirilebilir ve bu nedenle işgücü piyasasında yüksek talep görmektedir.

Takviyeli öğrenme genellikle robotik ve otomasyon teknolojisinde ve aynı zamanda otomotiv endüstrisinde, örneğin sürücü destek fonksiyonları için veya otonom ulaşım sistemlerinin geliştirilmesi ve optimizasyonunda kullanılır. İlgili bilgiye sahip uzmanlar, tüm sektörlerde işgücü piyasasında yüksek talep görmektedir.

Anlamlı sertifikanız, edindiğiniz nitelikler hakkında ayrıntılı bir fikir verir ve kariyer beklentilerinizi geliştirir.

Didaktik kavram

Eğitmenleriniz hem profesyonel hem de didaktik açıdan son derece kalifiyedir ve size ilk günden son güne kadar ders verecektir (kendi kendine çalışma sistemi yoktur).

Etkili küçük gruplar halinde öğreneceksiniz. Kurslar genellikle 6 ila 25 katılımcıdan oluşmaktadır. Genel dersler, tüm kurs modüllerinde çok sayıda pratik alıştırma ile desteklenmektedir. Uygulama aşaması kursun önemli bir parçasıdır, çünkü bu süre zarfında öğrendiklerinizi işler ve uygulamada güven ve rutin kazanırsınız. Kursun son bölümü bir proje, bir vaka çalışması veya bir final sınavını içerir.

 

Sanal sınıf alfaview®

BildungszentrumDersler, modern alfaview® video teknolojisi kullanılarak kendi evinizin rahatlığında ya da 'deki tesislerimizde gerçekleştirilir. Tüm kursiyerler alfaview® aracılığıyla birbirlerini yüz yüze görebilir, birbirleriyle dudak senkronize ses kalitesinde iletişim kurabilir ve ortak projeler üzerinde çalışabilir. Elbette, bağlı eğitmenlerinizi de istediğiniz zaman canlı olarak görebilir ve onlarla konuşabilirsiniz ve kursun tüm süresi boyunca eğitmenleriniz tarafından gerçek zamanlı olarak eğitileceksiniz. Dersler e-öğrenme değil, video teknolojisi aracılığıyla gerçek canlı yüz yüze öğretimdir.

 

alfatraining Agentur für Arbeit Eğitim kursları, AZAV onay yönetmeliğine uygun olarak sübvanse edilmekte ve sertifikalandırılmaktadır. Bildungsgutschein Aktivierungs- und VermittlungsgutscheinKurs başvurusunda bulunduğunuzda, kurs masraflarının tamamı genellikle finansman kuruluşunuz tarafından karşılanır.
Europäischen Sozialfonds Deutsche Rentenversicherung (ESF), (DRV) veya bölgesel finansman programları aracılığıyla da finansman mümkündür. Berufsförderungsdienst Düzenli bir asker olarak, (BFD) aracılığıyla daha fazla eğitim kursuna katılmak mümkündür. Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz) Şirketler de çalışanlarını (BFD) tarafından sağlanan bir finansman programı aracılığıyla kalifiye hale getirebilirler.

Size ücretsiz tavsiyede bulunmaktan memnuniyet duyarız. 0800 3456-500 Pzt - Cuma günleri sabah 8'den akşam 5'e kadar
tüm Alman şebekelerinden ücretsiz.
Bize ulaşın
Size ücretsiz tavsiyede bulunmaktan memnuniyet duyarız. 0800 3456-500 Pzt - Cuma günleri sabah 8'den akşam 5'e kadar tüm Alman şebekelerinden ücretsiz.