|
via Udemy |
Go to Course: https://www.udemy.com/course/python-ile-programlama-ve-yapay-zekaya-giris/
Certainly! Here's a comprehensive review and recommendation for the Coursera course based on the details you provided: --- **Course Review and Recommendation: Comprehensive Python, Machine Learning, and AI Development Course on Coursera** Are you interested in mastering Python programming, Artificial Intelligence (AI), and Machine Learning (ML) from scratch? This Coursera course is an ideal choice for students who want to learn efficiently and practically, regardless of prior programming experience. ### Course Overview: This course offers a fast-paced and practical approach to Python programming, AI, and ML, supported by numerous examples and quizzes to reinforce learning. The curriculum is well-structured into three core modules: 1. Python Programming from Zero to Expert 2. AI and Machine Learning with Python 3. Deploying ML Models via Flask REST APIs No prerequisites are required, making it accessible for beginners as well as those coming from other programming languages who wish to learn Python and AI concepts. ### What You Will Learn: - **Python Programming**: The course begins with foundational concepts such as variables, control structures, functions, data types, and object-oriented programming. It covers practical applications including building a calculator, network programming, GUI development with PyQt5, and working with databases using SQLite. - **Machine Learning & AI**: The second part delves into essential libraries like Pandas, Numpy, and Matplotlib, then gradually introduces complex ML models such as Linear Regression, Multiple Regression, KNN, Logistic Regression, Decision Trees, Random Forests, K-Means, and more. Real-world datasets from Kaggle enrich the learning experience by providing current and trend-setting data. - **Model Deployment**: Finally, the course teaches how to deploy ML models through Flask-based REST APIs, enabling students to create web services that serve their models interactively. A practical project involving sentiment analysis on IMDB reviews exemplifies real-world application. ### Strengths: - **Hands-on Learning**: The course emphasizes learning by doing, with numerous projects, quizzes, and step-by-step tutorials. - **Use of Popular Tools**: It covers user-friendly IDEs like Spyder and Jupyter Notebook, and demonstrates model deployment, a critical skill in applied AI. - **Real-world Datasets**: The use of Kaggle datasets ensures students work with the latest, meaningful data. - **Broad Scope**: From programming fundamentals to advanced ML concepts and deployment, the curriculum is comprehensive and career-oriented. - **Certificate of Completion**: Upon finishing, students receive Udemy-endorsed certification, which can enhance your resume. ### Who Should Enroll: - Absolute beginners without any programming background. - Developers wanting to learn Python and AI concepts. - Data enthusiasts aiming to understand ML models and their deployment. - Aspiring AI engineers or software developers looking for a project-based learning experience. ### Final Verdict: This Coursera course is highly recommended for anyone seeking a structured, practical, and comprehensive introduction to Python programming, machine learning, and AI deployment. Its integration of theory, practice, and real-world datasets provides an excellent foundation for further specialization or entering the AI industry. --- **Enroll today to build your Python and AI skills!** Feel free to ask if you need further assistance or specific insights about any part of this course. --- Would you like a concise summary or a different tone for a specific audience?
Merhaba,Bu kurs Python Programlamaya ilgi duyan ve Yapay Zeka ve Machine Learning konularında kendini geliştirmek isteyen tüm öğrenciler için hızlı ve etkili bir kurstur. Kursta Python programlama bol bol örnekli uygulamalarla ve Programlama Quizleri ile desteklenerek yani yeteri kadar pratik yapabileceğiniz bir ortamda anlatılmaktadır. Kursa katılacaklar için herhangi bir ön şart yoktur. Hiç programlama deneyimi olmayanlar veya başka programlama dillerinde tecrübesi olup Python ve Yapay Zeka konseptlerini öğrenmek isteyenler katılabilirler. Tüm eğitimlerimizi Spyder Python IDE ve Jupyter Notebook kullanarak yapacağız (2 IDE'yi kullanmayı öğreneceksiniz. Spyder ve Jupyter IDE'leri PyCharm'a göre kullanımı daha kolay ve yapay zeka için daha çok tercih edilen IDE'lerdir, hemen alışacaksınız). Bu IDE'leri bilgisayarınıza nasıl kuracağınız da kursumuzda anlatılmaktadır. Kurs boyunca Python'un güncel sürümü (Python 3) kullanılacaktır. Kurs boyunca yeteri kadar detay verilecek ancak öğrencileri sıkmamak için gereksiz ayrıntılı konulara girilmeyecektir. Kursu tamamlayan tüm öğrenciler Python dilini ve Makine Öğrenim konseptini öğrenmiş olacak ve Udemy tarafından dijital kurs bitirme sertifikası verilecektir. Kurs geliştirme platformu Windows 10 olacaktır. Ancak kurs sırasında kullanılacak olan Python kütüphaneleri Windows'un yanısıra Mac veya Linux ortamlarında da mevcut kütüphanelerdir.Kurs içinde kullanılan projelerin çoğunda dünyada Yapay Zeka konusunda 1.sırada gelen verisetlerini barındıran Google'ın sahip olduğu Kaggle Platformundaki datasetler kullanılmaktadır. Böylece öğrenciler hem bilimsel hem de en trend olan verisetlerini öğrenmiş olacaklardır.Kurs temel olarak 3 ana başlıktan oluşuyor:1. Bölüm Python Programlama2. Bölüm Python ile Makine Öğrenmesi3. Bölüm Machine Learning Model Deployment için FLASK ile REST API Yazılımları Geliştirme (Yeni eklendi)Şimdi bu bölümlerin detaylarına bakalım:1. BÖLÜM: PYTHON PROGRAMLAMA - SIFIRDAN UZMANLIĞA- Python Programlamaya Giriş •Anaconda 3 Kurulumu (Python, Makine Öğrenim Kütüphaneleri, Spyder ve Jupyter IDE'leri kurulumları) •Print Fonksiyonu •Python'da Değişkenler •Aritmetik İşlemler •Program dosyaları •Input ile veri girişi •Python Kodlama Quiz ve Çözümü •If / elif /else •Python Kodlama Quiz ve Çözümü •String kullanımı •Python Kodlama Quiz ve Çözümü •Fonksiyonlar-1 •Fonksiyonlar-2 •Python Kodlama Quiz ve Çözümü •Python Örnek Uygulama - Hesap Makinesi- Python Programlamada Intermediate Konseptler •Python'da Modüller •Python'da Genel Veri Tipleri •Python'da Veri Tipleri 2 - List, Tuple •Python Kodlama Quiz ve Çözümü •Python'da Veri Tipleri 3 - Dictionary •For Loop •While Loop •Döngülerde Break ve Continue Kullanımı •Python Kodlama Quiz ve Çözümü •Python Kodlama Quiz ve Çözümü •Lambda, Map, Filter •Try/Except/Finally •Python Kodlama Quiz ve Çözümü - Python'da Uzmanlaşma •Nesneye Yönelik Programlama - 1 •Nesneye Yönelik Programlama - 2 •Dosyaya Yazma / Okuma İşlemleri •Python Kodlama Quiz ve Çözümü •Regex •Random ve Math Modülleri- Python Programlama Sınavı (Facebook & Google & Microsoft Mülakat Soruları İçerir!) •Programlama Sınav Soruları •Sınav Çözümleri- Python ile Network Programlama (Socket Programming) •Socket Programlamaya Giriş •TCP/IP Socket Programlama - Python ile Server Uygulaması Yazmak - 1 •TCP/IP Socket Programlama - Python ile Server Uygulaması Yazmak - 2 •TCP/IP Socket Programlama - Python ile Client Uygulaması Yazma- PyQt5 ve QTDesigner Kullanarak Python GUI Oluşturma •Python GUI Oluşturma Programı - PyQt5 Ders 1 •Python GUI Oluşturma Programı - PyQt5 Ders 2 •Python GUI Oluşturma Programı - PyQt5 Ders 3 •Python GUI Oluşturma Programı - PyQt5 Ders 4 •PyQt5 ile Örnek Uygulama- SQLite Veritabanı ve Python ile Veritabanı İşlemleri •SQLite Veritabanı Kurulumu •DB Browser for SQLite Kurulumu •Python ile SQLite Veritabanı Oluşturma & Tablo Oluşturma •Tabloya Kayıt Atma •Tablodan Kayıt Çekme •Tablodaki Kayıtları Değiştirme •Tablodaki Kayıtları Silme- Bölüm Sonu Projesi 1: Python ile Google Trends Analizi- Bölüm Sonu Projesi 1: Python ve OpenCV ile Yüz Tanıma- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -2. BÖLÜM: MACHINE LEARNING ile YAPAY ZEKA- Makine Öğrenmesi için Bilinmesi Zorunlu Python Modülleri •Pandas •Numpy •Matplotlib- Makine Öğrenmesine Giriş •Kaggle Platformu •Jupyter Notebook •Mean, Median, Mod •Variance, Standart Deviation •Outlier Tespiti ve Filtreleme Teori •Outlier Tespiti ve Filtreleme - Python ile Örnek Uygulama- Linear Regression Modeli • Model Konsept ve Teori Anlatım • Python ile Örnek Uygulama- Multiple Linear Regression Modeli • Model Konsept ve Teori Anlatım • Python ile Örnek Uygulama- Eğitilmiş Makine Öğrenim Modüllerinin Kaydedilmesi ve Sonradan Geri Yüklenmesi (Model Save / Load)Python ile Uygulamalı olarak bir MAchine Learning Modelinin Kaydedilmesi ve daha sonra geri Yüklenmesi- Polynomial Regression Modeli • Model Konsept ve Teori Anlatım • Python ile Örnek Uygulama- KNN K-Nearest Neighbours Modeli • Model Konsept ve Teori Anlatım • Python ile Örnek Uygulama- Logistic Regression Modeli • Model Konsept ve Teori Anlatım • Python ile Örnek Uygulama- Decision Trees Modeli • Model Konsept ve Teori Anlatım • Python ile Örnek Uygulama- Random Forest Modeli • Model Konsept ve Teori Anlatım • Python ile Örnek Uygulama- K-Means Modeli • Model Konsept ve Teori Anlatım • Python ile Örnek Uygulama- Recommendation Systems • Model Konsept ve Teori Anlatım • Python ile Örnek Uygulama- PCA (Principal Component Analysis) • Model Konsept ve Teori Anlatım • Python ile Örnek Uygulama- SVM (Support Vector Machines) • Model Konsept ve Teori Anlatım • Python ile Örnek Uygulama3. BÖLÜM: Machine Learning Model Deployment için Python ve FLASK ile REST API Yazılımları GeliştirmeBu bölümün temel amacı 1. ve 2. bölümlerde öğrendiğiniz bilgileri kullanarak oluşturacağınız Makine Öğrenme modelini web üzerinden HTTP protokolü ile bir REST API şeklinde Python ve FLASK kullanarak servis olarak sunmayı öğreneceksiniz. Bu bölümde ayrıca Python ile bu API'yı kullanan örnek bir client programı da yazacağız ve böylece kendi yazdığınız REST API servisini çağırmayı da öğreneceksiniz.3. Bölüm içeriği:- Çalışmada Kullanılacak Machine Learning Modelleri ve Scaler Nesnelerinin Oluşturulması- Machine Learning Modelleri ve Scaler Nesnelerinin Serialize Edilerek Kaydedilmesi ve Yüklenmesi- FLASK ve Python ile Machine Learning REST API Tasarımı- FLASK REST API Nedir? Python ile örnek bir FLASK REST API uygulama kodlama- FLASK REST API Örnek Python Uygulaması Python ve Flask Detaylı Kodlama- Python ve Flask ile Machine Learning REST API Yazılımı GeliştirmeHer bir Makine Öğrenmesi Modeli hem teorik bilgi/konsept anlatım hem de Python ile günlük hayattan örnek bir uygulama içermektedir.- Bölüm Sonu Projesi: NLP (Natural Language Processing) kullanarak IMDB filmlerine yapılan yorumlar üzerinde Sentiment (Duygu) Analizi Yazılımı Geliştirme