Bu başlangıç modülü Python ile Uygulamalı Makine Öğrenmesi konusunun kapsamını, temel kullanım alanlarını ve Yapay Zekâ, Veri ve Otomasyon içindeki yerini açıklar. Öğrenci kurs hedeflerini, gerekli ön bilgileri, öğrenme planını ve başarı ölçütlerini netleştirir. Yapay zekâ çalışması açıkça tanımlanmış bir görev ve güvenilir girdilerle başlar. Veri çalışmalarında sonuç çıkarmadan önce veri temizleme, betimsel analiz ve görselleştirme gerekir.

Uygulama: Öğrenci kendi hedefini tanımlar, mevcut bilgi düzeyini değerlendirir ve kurs boyunca kullanacağı çalışma/kanıt dosyasını oluşturur.

Başarı ve değerlendirme: Modül sonunda öğrenci kursun kapsamını, sınırlarını ve kendi öğrenme hedefini açık biçimde ifade edebilmelidir.

Bu modül Python ile Uygulamalı Makine Öğrenmesi için temel kavramları, mesleki terimleri ve aralarındaki farkları öğretir. Terimler Yapay Zekâ, Veri ve Otomasyon bağlamındaki gerçek kullanım örnekleriyle açıklanır; benzer kavramların karıştırılmaması üzerinde durulur. Model, verilerdeki örüntüleri öğrenir veya uygular; çıkarım, eğitilmiş modelin çıktı ürettiği aşamadır. Model veya iş akışı; doğruluk, ilgililik, tutarlılık, gecikme ve maliyet gibi açık ölçütlerle değerlendirilmelidir.

Uygulama: Öğrenci en az on temel terimden bir mini sözlük oluşturur, her terimi kendi cümlesiyle açıklar ve bir kullanım örneği yazar.

Başarı ve değerlendirme: Öğrenci temel terimleri doğru tanımlayabilmeli, birbirinden ayırabilmeli ve uygun bağlamda kullanabilmelidir.

Bu modül Python ile Uygulamalı Makine Öğrenmesi alanındaki temel ilkeleri, modelleri ve çerçeveleri birbirine bağlar. Öğrenci Yapay Zekâ, Veri ve Otomasyon içinde bir modelin hangi varsayımlarla çalıştığını, hangi durumda yararlı olduğunu ve nerede yetersiz kalabileceğini inceler. Üretken yapay zekâda prompt; talimatı, bağlamı, kısıtları ve istenen çıktı biçimini tanımlar. Halüsinasyon, önyargı, gizlilik sızıntısı, prompt injection ve aşırı otomasyon önemli risklerdir; kritik çıktılar doğrulanmalı ve insan kontrolünden geçmelidir.

Uygulama: İki yaklaşım veya modeli karşılaştırın; güçlü yön, sınırlama, gerekli girdi ve beklenen çıktı açısından kısa bir karşılaştırma tablosu hazırlayın.

Başarı ve değerlendirme: Öğrenci bir model veya çerçeveyi seçme gerekçesini açıklayabilmeli ve sınırlamalarını gösterebilmelidir.

Bu modül Python ile Uygulamalı Makine Öğrenmesi için kullanılan araçları, kaynakları ve profesyonel iş akışlarını tanıtır. Yapay Zekâ, Veri ve Otomasyon bağlamında girdilerin nasıl toplandığı, adımların nasıl kaydedildiği ve çıktının nasıl teslim edilebilir hale getirildiği ele alınır. Veri çalışmalarında sonuç çıkarmadan önce veri temizleme, betimsel analiz ve görselleştirme gerekir. Yapay zekâ çalışması açıkça tanımlanmış bir görev ve güvenilir girdilerle başlar.

Uygulama: Bir örnek iş akışı tasarlayın: girdi, araç/kaynak, işlem adımı, çıktı, kontrol noktası ve kayıt/kanıt alanlarını belirtin.

Başarı ve değerlendirme: Öğrenci uygun aracı veya kaynağı seçebilmeli ve baştan sona izlenebilir bir iş akışı kurabilmelidir.

Bu modül Python ile Uygulamalı Makine Öğrenmesi konusunu adım adım uygulanabilir yöntemlere dönüştürür. Öğrenci Yapay Zekâ, Veri ve Otomasyon içinde yöntem seçimi, sıralama, karar noktaları, kontrol adımları ve sonuç doğrulama mantığını öğrenir. Model veya iş akışı; doğruluk, ilgililik, tutarlılık, gecikme ve maliyet gibi açık ölçütlerle değerlendirilmelidir. Model, verilerdeki örüntüleri öğrenir veya uygular; çıkarım, eğitilmiş modelin çıktı ürettiği aşamadır.

Uygulama: Gerçekçi bir görev seçin ve onu hazırlık, uygulama, kontrol ve iyileştirme aşamalarına bölün; her aşama için başarı ölçütü yazın. Problemi tanımlayan, girdileri belirleyen, uygun model veya yöntemi seçen, prompt/işleme adımlarını yazan, iki kalite ölçütü belirleyen, bir hata senaryosu test eden ve sonucun nasıl doğrulanacağını kaydeden küçük bir iş akışı oluşturun.

Başarı ve değerlendirme: Öğrenci yöntemi yalnız uygulamakla kalmayıp neden o sırayla uyguladığını ve sonucu nasıl doğruladığını açıklayabilmelidir.

Bu modül kontrollü tekrar ve uygulama yoluyla Python ile Uygulamalı Makine Öğrenmesi becerisini geliştirir. Öğrenci Yapay Zekâ, Veri ve Otomasyon bağlamında farklı koşullara uyarlama, geri bildirim kullanma, hatayı teşhis etme ve çıktıyı iyileştirme üzerinde çalışır. Halüsinasyon, önyargı, gizlilik sızıntısı, prompt injection ve aşırı otomasyon önemli risklerdir; kritik çıktılar doğrulanmalı ve insan kontrolünden geçmelidir. Üretken yapay zekâda prompt; talimatı, bağlamı, kısıtları ve istenen çıktı biçimini tanımlar.

Uygulama: Aynı görevi iki farklı senaryoda uygulayın; sonuçları karşılaştırın, hangi adımın değiştiğini ve neden değiştiğini yazın. Problemi tanımlayan, girdileri belirleyen, uygun model veya yöntemi seçen, prompt/işleme adımlarını yazan, iki kalite ölçütü belirleyen, bir hata senaryosu test eden ve sonucun nasıl doğrulanacağını kaydeden küçük bir iş akışı oluşturun.

Başarı ve değerlendirme: Öğrenci geri bildirime göre yöntemini uyarlayabilmeli, hatayı belirleyebilmeli ve iyileştirilmiş bir ikinci sürüm üretebilmelidir.

Bu modül gerçekçi vakalar üzerinden Python ile Uygulamalı Makine Öğrenmesi bilgisini problem çözme ve karar verme düzeyine taşır. Yapay Zekâ, Veri ve Otomasyon içinde eksik bilgi, zaman baskısı, paydaş beklentisi ve birbiriyle çatışan hedefler gibi durumlar değerlendirilir. Yapay zekâ çalışması açıkça tanımlanmış bir görev ve güvenilir girdilerle başlar. Veri çalışmalarında sonuç çıkarmadan önce veri temizleme, betimsel analiz ve görselleştirme gerekir.

Uygulama: Bir vaka analizi hazırlayın: problemi, doğrulanmış gerçekleri, varsayımları, seçenekleri, seçilen çözümü ve karar gerekçesini ayrı başlıklarla yazın. Problemi tanımlayan, girdileri belirleyen, uygun model veya yöntemi seçen, prompt/işleme adımlarını yazan, iki kalite ölçütü belirleyen, bir hata senaryosu test eden ve sonucun nasıl doğrulanacağını kaydeden küçük bir iş akışı oluşturun.

Başarı ve değerlendirme: Öğrenci belirsizlik altında seçenekleri karşılaştırabilmeli ve kararını kanıt ve açık gerekçeyle savunabilmelidir.

Bu modül Python ile Uygulamalı Makine Öğrenmesi uygulamalarında kalite, etik, risk, güvenlik ve mesleki standartları ele alır. Yapay Zekâ, Veri ve Otomasyon bağlamında hatanın etkisi, gizlilik, doğruluk, sorumluluk, kayıt tutma ve gerektiğinde uzman/yetkiliye yönlendirme sınırları incelenir. Model, verilerdeki örüntüleri öğrenir veya uygular; çıkarım, eğitilmiş modelin çıktı ürettiği aşamadır. Model veya iş akışı; doğruluk, ilgililik, tutarlılık, gecikme ve maliyet gibi açık ölçütlerle değerlendirilmelidir.

Uygulama: Bir risk ve kalite kontrol listesi oluşturun; en az beş risk, önleyici kontrol, doğrulama yöntemi ve gerektiğinde eskalasyon adımı belirtin.

Başarı ve değerlendirme: Öğrenci kaliteli ve etik bir çıktının ölçütlerini tanımlayabilmeli, önemli riskleri fark edebilmeli ve uygun kontrol önerebilmelidir.

Bu ileri modül Python ile Uygulamalı Makine Öğrenmesi bilgisini bütünleşik bir proje içinde kullanmaya odaklanır. Öğrenci Yapay Zekâ, Veri ve Otomasyon için hedef, kapsam, iş paketleri, kaynaklar, zaman, kalite ölçütleri ve teslim edilebilir çıktıları tek planda birleştirir. Üretken yapay zekâda prompt; talimatı, bağlamı, kısıtları ve istenen çıktı biçimini tanımlar. Halüsinasyon, önyargı, gizlilik sızıntısı, prompt injection ve aşırı otomasyon önemli risklerdir; kritik çıktılar doğrulanmalı ve insan kontrolünden geçmelidir.

Uygulama: Küçük bir bitirme projesi tasarlayın; amaç, kapsam, beş ana görev, iki risk, iki kalite göstergesi ve somut teslim çıktısını belirleyin. Problemi tanımlayan, girdileri belirleyen, uygun model veya yöntemi seçen, prompt/işleme adımlarını yazan, iki kalite ölçütü belirleyen, bir hata senaryosu test eden ve sonucun nasıl doğrulanacağını kaydeden küçük bir iş akışı oluşturun.

Başarı ve değerlendirme: Öğrenci birden çok beceriyi tek projede birleştirebilmeli ve plan ile gerçek çıktı arasındaki ilişkiyi gösterebilmelidir.

Final modülü Python ile Uygulamalı Makine Öğrenmesi boyunca öğrenilen bilgileri sentezler ve Yapay Zekâ, Veri ve Otomasyon bağlamında portföy/kariyer uygulamasına dönüştürür. Öğrenci güçlü ve zayıf yönlerini değerlendirir, kanıtlarını düzenler ve final sınavına hazırlanır. Veri çalışmalarında sonuç çıkarmadan önce veri temizleme, betimsel analiz ve görselleştirme gerekir. Yapay zekâ çalışması açıkça tanımlanmış bir görev ve güvenilir girdilerle başlar.

Uygulama: Kurs portföyünüz için en güçlü üç çalışmayı seçin; her biri için problem, yöntem, sonuç, kanıt ve bir sonraki iyileştirmeyi yazın. Problemi tanımlayan, girdileri belirleyen, uygun model veya yöntemi seçen, prompt/işleme adımlarını yazan, iki kalite ölçütü belirleyen, bir hata senaryosu test eden ve sonucun nasıl doğrulanacağını kaydeden küçük bir iş akışı oluşturun.

Başarı ve değerlendirme: Öğrenci temel kavramları, yöntemleri, vaka çözümünü ve kalite kontrollerini birlikte kullanarak final değerlendirmesinde yeterlilik gösterebilmelidir.