Mezunlarımızın Çalıştığı Şirketler
Eğitim programlarımız lider şirketlerle kurduğumuz ortaklıklar ile güçlendirilmiş ve inovatif ekipler tarafından kullanılmaktadır.
Program hakkında ayrıntılı bilgi edinin
Kurs 3 Saat
Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi için Lineer Cebir
Günümüz iş dünyasında, Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi, veriye dayalı kararlar alarak rekabet avantajı elde etmek için kritik bir rol oynuyor. Lineer Cebir, bu alandaki temel matematiksel kavramları içerir ve veri analizi, model oluşturma, özellik mühendisliği gibi süreçlerde önemli bir rol oynar. Lineer Cebir'i öğrenmek, Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi başarısında kilit bir faktör olabilir. Bu eğitim, sizi Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi dünyasının heyecan verici bir kariyerine hazırlayacak ve size rekabet avantajı sağlayacak.
Bu bölümde, lineer cebirin önemini ve farklı uygulama alanlarına katkısını vurgulayarak, vektörler, skalarlar ve temel matematiksel işlemlerle lineer cebirin temel terimlerine odaklanacağız.
- Lineer Cebir’in Önemi ve Uygulama Alanları
- Vektörler, Skalarlar
- Temel İşlemler: Toplama, Çıkarma, Skalar Çarpma, İç Çarpım
Bu bölümde, lineer denklem sistemlerinin çözümü ve matrislerin kullanımı konularına derinlemesine odaklanacağız. Matrislerin yapısını, işlemlerini, transpoz ve ters matris kavramlarını ayrıntılı bir şekilde açıklayacağız. Ayrıca, bir matrisin determinantının hesaplanmasını teorik ve pratik olarak ele alacağız.
- Lineer Denklem Sistemleri
- Matrisler ve Matris İşlemleri
- Transpoz ve Ters Matris
- Determinant
Bu bölümde, lineer dönüşümlere, dönüşüm matrislerine, özdeğerlere ve özvektörlere dair daha ileri konseptlere odaklanacağız. Ayrıca, Principal Component Analysis (PCA) gibi önemli lineer cebir uygulamalarına ve lineer regresyonun matris formülasyonuna özel bir vurgu yapacağız.
- Lineer Dönüşümler ve Dönüşüm Matrisleri
- Özdeğerler ve Özvektörler
- Principal Component Analysis (PCA) ve Uygulamaları
- Lineer Regresyon ve Matris Formülasyonu
Bu bölümde, Python programlama dili kullanarak, lineer cebir kavramlarına pratik uygulamalarla derinlemesine odaklanacağız. Lineer denklem sistemlerinin çözümünden matris işlemlerine ve en küçük kareler yöntemine kadar olan detayları ayrıntılı bir şekilde ele alacağız.
- Doğrusal Denklem Sistemlerinin Çözümü
- Matris Çözümleri ve Çözüm Yöntemleri
- En Küçük Kareler Yöntemi ve Uygulamaları
Bu bölümde, makine öğrenmesi algoritmalarının geliştirilmesi ve anlaşılmasında lineer cebirin oynadığı kilit rolü vurgulayacağız. Ayrıca, örnek uygulamalar ve projelerle birlikte, lineer cebirle ilgili popüler kütüphaneler ve araçlar hakkında bilgi vereceğiz.
- Makine Öğrenmesi Algoritmalarında Lineer Cebir Kullanımı
- Örnek Uygulamalar ve Projeler
- Lineer Cebir ile İlgili Popüler Kütüphaneler ve Araçlar
Bu bölümde, derin öğrenme ağlarında matris işlemlerini ve optimizasyon tekniklerini ele alacağız. Derin öğrenme uygulamaları ve projeleri üzerindeki lineer cebirin etkisini detaylı bir şekilde inceleyeceğiz.
- Derin Öğrenme Ağlarında Matris İşlemleri
- Derin Öğrenme için Optimizasyon
- Derin Öğrenme Uygulamaları ve Projeler
Bu bölümde, lineer denklem sistemlerinin çözümü ve matrislerin kullanımı konularına derinlemesine odaklanacağız. Matrislerin yapısını, işlemlerini, transpoz ve ters matris kavramlarını ayrıntılı bir şekilde açıklayacağız. Ayrıca, bir matrisin determinantının hesaplanmasını teorik ve pratik olarak ele alacağız.
- Lineer Denklem Sistemleri
- Matrisler ve Matris İşlemleri
- Transpoz ve Ters Matris
- Determinant
Bu bölümde, Python programlama dili kullanarak, lineer cebir kavramlarına pratik uygulamalarla derinlemesine odaklanacağız. Lineer denklem sistemlerinin çözümünden matris işlemlerine ve en küçük kareler yöntemine kadar olan detayları ayrıntılı bir şekilde ele alacağız.
- Doğrusal Denklem Sistemlerinin Çözümü
- Matris Çözümleri ve Çözüm Yöntemleri
- En Küçük Kareler Yöntemi ve Uygulamaları
Bu bölümde, derin öğrenme ağlarında matris işlemlerini ve optimizasyon tekniklerini ele alacağız. Derin öğrenme uygulamaları ve projeleri üzerindeki lineer cebirin etkisini detaylı bir şekilde inceleyeceğiz.
- Derin Öğrenme Ağlarında Matris İşlemleri
- Derin Öğrenme için Optimizasyon
- Derin Öğrenme Uygulamaları ve Projeler
Yetkinlik Edin
Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi için Lineer Cebir Öğren
Bugün Öğrenmeye Başla
1 yıl boyunca sınırsız erişim
$
60
$
36
.00
/tek seferlik
- Tüm materyallere 1 yıl erişim
- Ders videoları & materyalleri
- Puanlanan quiz’ler
- Sertifika
Çeşitli ölçeklerdeki kurumlar ekipleri için Miuul'u kullanıyor.
Çalışanlarınıza özel teklif almak için Bize yazın
