Python ile İlk Grafik: Matplotlib’e Giriş
Veri görselleşince anlam kazanır. Python’da Matplotlib ile ilk grafiğinizi çizmeyi kod örnekleriyle anlatıyoruz.
Kütüphaneler ve pip: Python’un Gücünü Katlamak
Her şeyi sıfırdan yazmanıza gerek yok. Python kütüphanelerini ve pip ile kurulumu kod örnekleriyle sade biçimde anlatıyoruz.
Dosya Okuma ve Yazma: Python ile Veriyi Kalıcı Kılmak
Program kapanınca veriler kaybolmasın. Python’da dosya okuma ve yazmayı, güvenli “with” kullanımını kod örnekleriyle anlatıyoruz.
Hataları Yönetmek: Python’da Try/Except ile Hata Yakalama
Bir program hata verince çökmek zorunda değildir. Python’da try/except ile hataları zarifçe yakalamayı kod örnekleriyle anlatıyoruz.
Python’da Listeler, Sözlükler ve Setler: Temel Veri Yapıları
Tek bir değer yetmez; birden çok veriyi bir arada tutmak gerekir. Python’da liste, sözlük ve seti kod örnekleriyle anlatıyoruz.
Yapay Zeka Etiği: Sorumlu Yapay Zeka Neden Önemli?
Güçlü bir teknoloji, büyük sorumluluk getirir. Yapay zeka etiğini; yanlılık, şeffaflık ve mahremiyet başlıklarıyla ele alıyoruz.
Prompt Mühendisliği: Yapay Zekadan İyi Sonuç Almanın Yolu
Aynı yapay zeka, sorunuza göre çok farklı yanıtlar verir. İyi prompt yazmanın (prompt mühendisliği) temellerini anlatıyoruz.
Eğitim, Doğrulama ve Test Verisi: Bir Model Neden Üçe Bölünür?
Makine öğrenmesinde veri neden eğitim, doğrulama ve test olarak üçe bölünür? Her birinin görevini sade biçimde anlatıyoruz.
Model Başarısını Ölçmek: Doğruluk, Kesinlik ve Anımsama
“%95 doğru” her zaman iyi midir? Bir modelin başarısını ölçen doğruluk, kesinlik (precision) ve anımsama (recall) kavramlarını anlatıyoruz.
Yapay Sinir Ağları Nasıl Çalışır? Nöronlardan Katmanlara
Derin öğrenmenin kalbindeki yapay sinir ağlarını, nöronları ve katmanları sade biçimde, jargon olmadan anlatıyoruz.