Python ile Yapay Zeka: A'dan Z'ye Reinforcement Learning (7) from Udemy

Merhaba arkadaşlar,

Bu kurs 7 adımlık Yapay Zeka yolculuğumuzun nihai hedefi olan Yapay Zeka (Reinforcement Leaning) kursudur.

Python: Python Sıfırdan Uzmanlığa Programlama (1)
Data Science ve Python: Sıfırdan Uzmanlığa Veri Bilimi (2)
Data Visualization: A'dan Z'ye Veri Görselleştirme (3)
Machine Learning ve Python: A'dan Z'ye Makine Öğrenmesi (4)
Deep Learning (Derin Öğrenme)
Statistical Learning (İstatistik)
Artificial Intelligence (Yapay Zeka)

Bu Kurs ile Alacaklarınız

Sıfırdan Kodlama Becerisi: Sizinle birlikte kod yazıyoruz. Her ders boş bir sayfa ile başlar ve kodu sıfırdan yazarız. Bu şekilde ilerleyebilir ve kodun nasıl bir araya geldiğini ve her satırın ne anlama geldiğini tam olarak anlayabilirsiniz.
Kodlar ve Şablonları: Kursta oluşturduğumuz her Python şablonlarını ve kodunu indirebilirsiniz. Bu, sizlere hem daha sonra kod üzerinde pratik yapma hem de kendi projelerinizi şablon sayesinde daha kolay bir şekilde yaratma imkanı sağlayacaktır
Teori ve Mantık: Size yalnızca kod yazmayı değil, hem yazdığımız kodun arkasında yatan mantığı ve teoriyi hem de neden böyle bir kod yazdığımızı anlatıyoruz.
Kurs içi destek: Size sadece video ile ders anlatımı yapmıyoruz. Size destek olmak için profesyonel Veri Bilimcilerinden oluşan bir ekip oluşturduk. Bu da ders ve ya ders dışı sorularınıza en fazla 72 saat içinde yanıt alacağınız anlamına geliyor.

Yapay Zeka(Reinforcement Leaning) kursu içeriği:

Giriş Bölümü
- Reinforcement Learning Giriş
- Anaconda ve Python Kurulumu
- Kurs kaynaklarının gösterimi
Q-Learning
- Agent-Environment-State-Action-Reward
- Bellman Equation
- Deterministic vs Stochastic
- Markov Decision Process
- Q-Learning
- Temporal Difference
- Q-Table/Algoritma
- Exploitation vs Exploration
- Living Penalty
- Taxi Projesi
- Frozen Lake Projesi
Deep Q-Learning
- Q-Learning vs Deep Q-Learning
- Deep Q-Learning
- Experience Replay
- Adaptive Epsilon Greedy
- Cart Pole Projesi
- Lunar Lander Projesi
Envrionement Design
- Game Design
- Player-Sprite-Enemy
- Collision
- Environment Design
- DQL Algoritması
Deep Convolutional Q-Learning
- Deep Convolutional Q-Learning Nedir?
- Pong Oyunu Kodlama Planı
- Environment Design Sabit Değişkenler
- Pong Oyunu İnitializer, Display, Update, Action, Process
- Pong Oyunu Train Agent Model Eğitimi
- Pong Oyunu Train Agent Sonuçlar

İçeriğin İngilizce olması sizi yanıltmasın arkadaşlar. Derslerim tamamen Türkçedir.

Hemen kaydolun ve bir an önce başlayalım.

What's inside

Learning objectives

Yapay zeka (pekiştirmeli öğrenme) algoritmalarının ardında yatan matematiği, mantığı, teoriyi ve bu algoritmaların python ile sıfırdan nasıl kodlanacağını
Hem birlikte kodlayacağımız hem de bireysel olarak yapacağınız farklı yapay zeka (pekiştirmeli öğrenme) projeleri
Bir yapay zeka modelinin (agent) veriye bağlı olmadan kendi kendine nasıl eğitilebileceğini
Q-learning, deep q-learning gibiyapay zeka (pekiştirmeli öğrenme) algoritmalarını
Yapay zeka (pekiştirmeli öğrenme) algoritmalarını kullanmak için python ile oyun ortamı (atari game) yaratmayı

Dünyada yapay zeka (pekiştirmeli öğrenme) algoritmalarının nasıl, neden ve ne için kullanıldığını
Kendi başınıza yapay zeka (pekiştirmeli öğrenme) algoritması geliştirmeyi
İsteğe bağlı (opsiyonlu): ek-1,2,3: yapay sinir ağları, nesne tabanlı programlama, evrişimsel sinir ağları
Show more
Show less

Yapay zeka (pekiştirmeli öğrenme) algoritmalarının ardında yatan matematiği, mantığı, teoriyi ve bu algoritmaların python ile sıfırdan nasıl kodlanacağını
Hem birlikte kodlayacağımız hem de bireysel olarak yapacağınız farklı yapay zeka (pekiştirmeli öğrenme) projeleri
Bir yapay zeka modelinin (agent) veriye bağlı olmadan kendi kendine nasıl eğitilebileceğini
Q-learning, deep q-learning gibiyapay zeka (pekiştirmeli öğrenme) algoritmalarını
Yapay zeka (pekiştirmeli öğrenme) algoritmalarını kullanmak için python ile oyun ortamı (atari game) yaratmayı
Dünyada yapay zeka (pekiştirmeli öğrenme) algoritmalarının nasıl, neden ve ne için kullanıldığını
Kendi başınıza yapay zeka (pekiştirmeli öğrenme) algoritması geliştirmeyi
İsteğe bağlı (opsiyonlu): ek-1,2,3: yapay sinir ağları, nesne tabanlı programlama, evrişimsel sinir ağları
Show more
Show less

Syllabus

Reinforcement Learning Giriş

Reinforcement Learning Ders Programı

Reinforcement Learning Nedir?

Reinforcement Learning Popüleritesi

Kurulumlar: Anaconda, Python, Keras, Gym, Pygame, Pybox2d

GitHub: Kaynaklar

İndirilebilir Kaynaklar

Q-Learning

Q-Learning Ders Programı

Q-Learning Nedir?

State (Durum)

Action (Hareket)

Reward (Ödül)

Q-Learning Taxi Environment Projesi: Giriş

Q-Learning Taxi Environment Projesi: Gym-1

Q-Learning Taxi Environment Projesi: Gym-2

Bellman Equation (Bellman Denklemi)

Deterministic vs Stochastic Environments

Markov Decision Process (MDP)

Temporal Difference (TD)

Q-Learning Algoritması ve Q-Table

Exploitation vs Exploration

Living Penalty

Q-Learning Proje 1: Taxi Environment Şablon

Q-Learning Taxi Environment Projesi: Q-Learning Giriş

Q-Learning Taxi Environment Projesi: Action (Hareket)

Q-Learning Taxi Environment Projesi: Q-Learning Fonksiyonu

Q-Learning Taxi Environment Projesi: Görselleştirme

Q-Learning Taxi Environment Projesi: Q-Table Yorumlama

Q-Learning Frozen Lake Environment Projesi

Q-Learning Frozen Lake Environment Projesi Kodları

Q-Learning Sonuç

Deep Q-Learning (DQL)

Deep Q-Learning Ders Programı

Q-Learning vs Deep Q-Learning (DQL)

ANN Review (Yapay Sinir Ağları Gözden Geçirme)

Deep Q-Learning-1

Deep Q-Learning -2

Experience Replay

Adaptive Epsilon Greedy

DQL Cart Pole Environment Projesi: Giriş

DQL Cart Pole Environment Projesi: Template (Şablon)

DQL Cart Pole Environment Projesi: Template Coding (Şablon Kodlama)

DQL Cart Pole Environment Projesi: Deep Q-Learning Main

DQL Cart Pole Environment Projesi: Initializer

DQL Cart Pole Environment Projesi: Adaptive Epsilon Greedy

DQL Cart Pole Environment Projesi: Remember (Depolama)

DQL Cart Pole Environment Projesi: Build Model (Agent)

DQL Cart Pole Environment Projesi: Acting (Hareket)

DQL Cart Pole Environment Projesi: Replay (Tekrarlama)

DQL Cart Pole Environment Projesi: Test

DQL Lunar Lander Environment Projesi

DQL Lunar Lander Environment Projesi Kodları

Deep Q-Learning Sonuç

Reinforcement Learning Environment Design

Nesne Tabanlı Programlama Gözden Geçirme

RL Environment Design Ders Programı

Neden Kendi Environment'ımız?

Oyun Design

Environment Template(Şablon)

Sprite

Player

Enemy

Collide

Agent AI Model

Environment Initializer - Step Methods

Environment Initial State Method

DQL Algorithm

Training ve Results

RL Environment Design Sonuç

Deep Convolutional Q-Learning

Convolutional Neural Network (CNN) Gözden Geçirme

Deep Convolutional Q-Learning Nedir?

Pong Oyunu Kodlama Planı

Environment Design Sabit Değişkenler

Pong Oyunu İnitializer Metodu

Pong Oyunu İnitializer Display Metodu

Pong Oyunu Update Metodu

Pong Oyunu Move Metodu

Pong Oyunu Agent Sabit Değişkenler

Pong Oyunu Agent İnitializer Metodu

Pong Oyunu Agent Neural Network Modeli

Pong Oyunu Agent Choose Action

Pong Oyunu Agent Capture Images

Pong Oyunu Agent Process Metodu

Pong Oyunu Train Agent Sabit Değişkenler

Pong Oyunu Train Agent Resim Preprocess

Pong Oyunu Train Agent Model Eğitimi

Pong Oyunu Train Agent Sonuçlar

DCQL Sonuç

Reinforcement Learning Sonuç

Kendinize İyi Bakın

Bu bölümde Artificial Neural Network (Yapay Sinir Ağları) öğreneceğiz. Öğrendiğimiz bilgileri hem el ile hem keras hem de pytorch kullanarak nasıl implement edeceğimizi göreceğiz.

Gözden Geçirme/Opsiyonel Ders

Artificial Neural Network Genel Bakış

Artificial Neural Network Nedir

Artificial Neural Network Computation Graph

2-Layer Neural Network

Initializing Parameters

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Python ile Yapay Zeka: A'dan Z'ye Reinforcement Learning (7) with these activities:

Python Temellerini Gözden Geçirin

Show steps

Bu kursun gerektirdiği Python bilgisini tazeleyin. Temel Python kavramlarını anlamak, Reinforcement Learning algoritmalarını uygulamak için önemlidir.

Browse courses on Python

Show steps

Python'daki temel veri yapılarını (listeler, sözlükler, kümeler) inceleyin.
Döngüleri (for, while) ve koşullu ifadeleri (if, else) gözden geçirin.
Fonksiyon tanımlama ve çağırma alıştırmaları yapın.

Deep Learning kitabını inceleyin

Show steps

Deep Learning'in temel prensiplerini ve algoritmalarını daha iyi anlamak için bu kitabı okuyun. Kitap, kurs içeriğini destekleyecek ve derinleştirecektir.

View Putting Knowledge to Work on Amazon

Show steps

Kitabın ilgili bölümlerini okuyarak temel kavramları öğrenin.
Örnek problemleri ve çözümleri inceleyin.
Kitaptaki alıştırmaları çözerek bilgilerinizi pekiştirin.

Reinforcement Learning: An Introduction kitabını inceleyin

Show steps

Reinforcement Learning'in temel prensiplerini ve algoritmalarını daha iyi anlamak için bu kitabı okuyun. Kitap, kurs içeriğini destekleyecek ve derinleştirecektir.

View Putting Knowledge to Work on Amazon

Show steps

Kitabın ilk birkaç bölümünü okuyarak temel kavramları öğrenin.
Örnek problemleri ve çözümleri inceleyin.
Kitaptaki alıştırmaları çözerek bilgilerinizi pekiştirin.

Four other activities

Expand to see all activities and additional details

Show all seven activities

Gym kütüphanesini kullanarak alıştırmalar yapın

Show steps

Gym kütüphanesindeki farklı ortamları kullanarak Reinforcement Learning algoritmalarını uygulayın. Bu, farklı problem türlerine aşina olmanıza ve algoritmaların nasıl çalıştığını anlamanıza yardımcı olacaktır.

Show steps

Gym kütüphanesini kurun ve temel kullanımını öğrenin.
Farklı ortamlarda (örneğin, CartPole, MountainCar) basit bir Reinforcement Learning algoritması uygulayın.
Algoritmanın parametrelerini ayarlayarak performansı iyileştirin.

Basit bir Q-Learning projesi oluşturun

Show steps

Q-Learning algoritmasını kullanarak basit bir oyun ortamında bir agent eğitin. Bu proje, teorik bilgileri pratiğe dökmenize ve algoritmanın nasıl çalıştığını anlamanıza yardımcı olacaktır.

Show steps

Basit bir oyun ortamı (örneğin, ızgara dünyası) tasarlayın.
Q-Learning algoritmasını Python'da uygulayın.
Agent'ı oyun ortamında eğitin ve performansını değerlendirin.
Algoritmanın parametrelerini (örneğin, öğrenme oranı, indirim faktörü) ayarlayarak performansı iyileştirin.

Reinforcement Learning hakkında bir blog yazısı yazın

Show steps

Reinforcement Learning'in temel kavramlarını ve uygulamalarını açıklayan bir blog yazısı yazın. Bu, öğrendiklerinizi pekiştirmenize ve başkalarına aktarmanıza yardımcı olacaktır.

Show steps

Reinforcement Learning'in temel kavramlarını araştırın.
Blog yazınız için bir başlık ve yapı oluşturun.
Yazınızı yazın ve örneklerle açıklayın.
Yazınızı gözden geçirin ve yayınlayın.

Reinforcement Learning kaynaklarını derleyin

Show steps

Reinforcement Learning ile ilgili makaleler, blog yazıları, GitHub depoları ve diğer kaynakları derleyin. Bu, alandaki en son gelişmeleri takip etmenize ve öğrenme sürecinizi kişiselleştirmenize yardımcı olacaktır.

Show steps

Reinforcement Learning ile ilgili güvenilir kaynakları bulun.
Kaynakları konularına göre kategorize edin.
Her kaynak için kısa bir özet yazın.
Kaynakları düzenli olarak güncelleyin.

Career center

Learners who complete Python ile Yapay Zeka: A'dan Z'ye Reinforcement Learning (7) will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

Yapay Zeka Mühendisi

Yapay Zeka Mühendisi olarak, akıllı sistemler geliştirmek için algoritmalar tasarlar ve uygularsınız. Bu kurs, pekiştirmeli öğrenme algoritmalarını Python ile sıfırdan kodlama becerisi kazandırarak bu alanda size büyük bir avantaj sağlayacaktır. Özellikle Q-Learning ve Deep Q-Learning gibi konuları derinlemesine öğrenmek, karmaşık problemleri çözmek ve yenilikçi çözümler üretmek için size gerekli araçları sunar. Kurs içeriğindeki projeler, teorik bilgilerinizi pratiğe dökmenize ve gerçek dünya uygulamaları geliştirmenize yardımcı olur. "Python ile Yapay Zeka: A'dan Z'ye Reinforcement Learning (7)" kursunu alarak Yapay Zeka Mühendisi olarak kariyerinize sağlam bir başlangıç yapabilirsiniz.

See salaries and explore the career path for Yapay Zeka Mühendisi

Makine Öğrenimi Mühendisi

Makine Öğrenimi Mühendisi olarak, makine öğrenimi modellerini tasarlar, geliştirir ve dağıtırsınız. Bu kurs, pekiştirmeli öğrenme algoritmalarını kullanarak akıllı sistemler oluşturma yeteneğinizi geliştirir. Özellikle "Deep Q-Learning" ve "Deep Convolutional Q-Learning" gibi konular, karmaşık problemleri çözmek ve yenilikçi çözümler üretmek için size gerekli araçları sağlar. Kurs içeriğindeki "Pong Oyunu" projesi gibi uygulamalar, gerçek dünya problemlerini modelleme ve çözme konusunda size pratik deneyim kazandırır. Yeni bir Makine Öğrenimi Mühendisi olarak veya mevcut kariyerinizi ilerletmek için bu kurs size önemli bir avantaj sağlar.

See salaries and explore the career path for Makine Öğrenimi Mühendisi

Veri Bilimcisi

Veri Bilimcisi olarak, büyük veri kümelerinden anlamlı bilgiler çıkarır ve bu bilgileri kullanarak iş kararlarına yön verirsiniz. Bu kurs, pekiştirmeli öğrenme algoritmalarını kullanarak veri odaklı kararlar alma yeteneğinizi geliştirir. Özellikle, kursun "Q-Learning" ve "Deep Q-Learning" bölümleri, karmaşık veri setlerini analiz etme ve optimize etme becerilerinizi artırır. Kurs içeriğindeki projeler, gerçek dünya senaryolarını modelleme ve simüle etme konusunda size deneyim kazandırır. Veri Bilimcisi olarak başarılı olmak için, "Python ile Yapay Zeka: A'dan Z'ye Reinforcement Learning (7)" kursu size değerli bir bakış açısı sunar.

See salaries and explore the career path for Veri Bilimcisi

Otonom Sistemler Geliştiricisi

Otonom Sistemler Geliştiricisi olarak, insana ihtiyaç duymadan kendi kendine karar verebilen ve hareket edebilen sistemler tasarlar ve geliştirirsiniz. Bu kurs, pekiştirmeli öğrenme algoritmalarını kullanarak otonom sistemlerin akıllı davranışlarını geliştirme yeteneğinizi artırır. Özellikle "Deep Q-Learning" ve "Deep Convolutional Q-Learning" gibi konular, karmaşık ortamlarda otonom sistemlerin performansını optimize etme yeteneğinizi geliştirir. Kurs içeriğindeki "Pong Oyunu" projesi, otonom sistemlerin gerçek dünya senaryolarında nasıl çalıştığını anlamanıza yardımcı olur. "Python ile Yapay Zeka: A'dan Z'ye Reinforcement Learning (7)" kursu, size otonom sistemler geliştirme konusunda değerli bir temel sağlar.

See salaries and explore the career path for Otonom Sistemler Geliştiricisi

Yapay Zeka Araştırmacısı

Yapay Zeka Araştırmacısı olarak, yapay zeka alanında yeni algoritmalar ve yöntemler geliştirir ve mevcut olanları iyileştirirsiniz. Bu rol genellikle yüksek lisans veya doktora derecesi gerektirir. Bu kurs, pekiştirmeli öğrenme algoritmaları konusundaki bilginizi derinleştirerek, bu alanda araştırma yapma yeteneğinizi artırır. "Deep Q-Learning" ve "Deep Convolutional Q-Learning" gibi konular, karmaşık problemleri çözmek ve yeni yaklaşımlar geliştirmek için size gerekli araçları sunar. Kurs içeriğindeki projeler, teorik bilginizi pratiğe dökmenize ve araştırma projelerinde kullanabileceğiniz beceriler kazanmanıza yardımcı olur. Yapay Zeka Araştırmacısı olarak kariyer yapmak için bu ders size değerli bir temel sağlar.

See salaries and explore the career path for Yapay Zeka Araştırmacısı

Robotik Mühendisi

Bir Robotik Mühendisi olarak, robotların tasarımı, geliştirilmesi ve kontrolü üzerine çalışırsınız. Bu kurs, robotların otonom davranışlarını geliştirmek için pekiştirmeli öğrenme algoritmalarını kullanma yeteneğinizi artırır. Özellikle "Q-Learning" ve "Deep Q-Learning" bölümleri, robotların çevreleriyle etkileşimini optimize etme ve karmaşık görevleri yerine getirme becerilerini geliştirmenize yardımcı olur. Kurs içeriğindeki projeler, robotik sistemlerin simülasyonu ve kontrolü konusunda size pratik deneyim kazandırır. Robotik Mühendisi olarak kariyerinize "Python ile Yapay Zeka: A'dan Z'ye Reinforcement Learning (7)" kursu ile başlayabilirsiniz.

See salaries and explore the career path for Robotik Mühendisi

Oyun Geliştiricisi

Oyun Geliştiricisi olarak, eğlenceli ve ilgi çekici oyunlar yaratırsınız. Bu kurs, oyunlardaki yapay zeka davranışlarını geliştirmek için pekiştirmeli öğrenme algoritmalarını kullanma yeteneğinizi artırır. Kursun "Environment Design" bölümü, oyun ortamları tasarlama ve yapay zeka ajanlarının bu ortamlarda nasıl etkileşimde bulunduğunu modelleme konusunda size bilgi verir. "Deep Convolutional Q-Learning" ile "Pong Oyunu" projesi, oyunlardaki yapay zeka davranışlarını nasıl geliştirebileceğinizi gösterir. Oyun geliştirme alanında kariyer yapmak isteyenler için, "Python ile Yapay Zeka: A'dan Z'ye Reinforcement Learning (7)" kursu size önemli bir avantaj sağlar.

See salaries and explore the career path for Oyun Geliştiricisi

Simülasyon Mühendisi

Simülasyon Mühendisi olarak, gerçek dünya sistemlerinin sanal modellerini oluşturur ve bu modelleri kullanarak analizler yapar ve tahminlerde bulunursunuz. Bu kurs, pekiştirmeli öğrenme algoritmalarını kullanarak karmaşık sistemlerin davranışlarını simüle etme ve optimize etme yeteneğinizi artırır. Özellikle "Q-Learning" ve "Deep Q-Learning" bölümleri, sistemlerin dinamiklerini modelleme ve kontrol etme konusunda size yardımcı olacaktır. Kurs içeriğindeki projeler, simülasyon modellerini geliştirme ve analiz etme konusunda size pratik deneyim kazandırır. Yeni bir Simülasyon Mühendisi olmak veya mevcut kariyerinizi geliştirmek için bu kurs önemli bir fayda sağlar.

See salaries and explore the career path for Simülasyon Mühendisi

Kontrol Sistemleri Mühendisi

Kontrol Sistemleri Mühendisi olarak, sistemlerin otomatik olarak kontrol edilmesini sağlayan sistemler tasarlar ve geliştirirsiniz. Bu kurs, pekiştirmeli öğrenme algoritmalarını kullanarak kontrol sistemlerinin performansını optimize etme yeteneğinizi artırır. Özellikle "Q-Learning" ve "Deep Q-Learning" bölümleri, karmaşık sistemlerin kontrolünü sağlama konusunda size yardımcı olur. Kurs içeriğindeki projeler, kontrol sistemlerinin simülasyonu ve optimizasyonu konusunda size pratik deneyim kazandırır. Kontrol sistemleri alanında kariyer yapmak isteyenler, "Python ile Yapay Zeka: A'dan Z'ye Reinforcement Learning (7)" kursu ile başlayabilirler.

See salaries and explore the career path for Kontrol Sistemleri Mühendisi

Veri Analisti

Veri Analisti olarak, verileri analiz ederek iş kararlarını destekleyecek içgörüler elde edersiniz. Bu kurs, pekiştirmeli öğrenme algoritmalarının temel prensiplerini anlamanıza ve bu algoritmaların veri analizi süreçlerinde nasıl kullanılabileceğini görmenize yardımcı olur. "Q-Learning" gibi konular, veri odaklı karar verme süreçlerini optimize etme konusunda size farklı bir bakış açısı sunabilir. Kurs içeriği, veri analizi becerilerinizi geliştirmenize ve kariyerinizde ilerlemenize destek olabilir. "Python ile Yapay Zeka: A'dan Z'ye Reinforcement Learning (7)" kursu veri işleme ve modelleme yeteneklerinizi kuvvetlendirebilir.

See salaries and explore the career path for Veri Analisti

Yazılım Geliştirici

Yazılım Geliştirici olarak, çeşitli platformlar için yazılım uygulamaları oluşturur ve geliştirirsiniz. Bu kurs, pekiştirmeli öğrenme algoritmalarını kullanarak akıllı ve adaptif yazılım uygulamaları geliştirme yeteneğinizi artırabilir. "Q-Learning" ve "Deep Q-Learning" gibi konular, oyunlar, simülasyonlar veya diğer interaktif uygulamalar için yapay zeka davranışları ekleme konusunda size yardımcı olabilir. Python bilgisi ile birleştiğinde, yazılım geliştirme projelerinizde daha karmaşık ve akıllı çözümler üretebilirsiniz.

See salaries and explore the career path for Yazılım Geliştirici

Sistem Mühendisi

Sistem Mühendisi olarak, karmaşık sistemlerin tasarımı, entegrasyonu ve yönetimi üzerine çalışırsınız. Bu kurs, pekiştirmeli öğrenme algoritmalarını kullanarak sistemlerin performansını optimize etme ve otonom davranışlarını geliştirme yeteneğinizi artırabilir. Özellikle "Q-Learning" ve "Deep Q-Learning" bölümleri, kaynak tahsisi, trafik yönetimi veya enerji optimizasyonu gibi konularda size yardımcı olabilir. Sistem mühendisliği projelerinizde daha akıllı ve verimli çözümler geliştirebilirsiniz.

See salaries and explore the career path for Sistem Mühendisi

Finans Analisti

Finans Analisti olarak, finansal verileri analiz ederek yatırım kararlarına destek olursunuz ve riskleri değerlendirirsiniz. Bu kurs, pekiştirmeli öğrenme algoritmalarının finansal piyasaların modellenmesi ve ticaret stratejilerinin geliştirilmesi süreçlerinde nasıl kullanılabileceğini anlamanıza yardımcı olabilir. Özellikle "Q-Learning" gibi konular, portföy yönetimi ve risk optimizasyonu gibi alanlarda size farklı bir bakış açısı sunabilir. Risk yönetimi ve portföy optimizasyonu becerlerinizi "Python ile Yapay Zeka: A'dan Z'ye Reinforcement Learning (7)" ile geliştirebilirsiniz.

See salaries and explore the career path for Finans Analisti

Ekonomist

Ekonomist olarak, ekonomik verileri analiz ederek tahminlerde bulunursunuz ve politika önerileri geliştirirsiniz. Bu kurs, pekiştirmeli öğrenme algoritmalarının ekonomik modelleme ve tahminleme süreçlerinde nasıl kullanılabileceğini anlamanıza yardımcı olur. Özellikle "Q-Learning" gibi konular, ekonomik aktörlerin davranışlarını modelleme ve piyasa dinamiklerini simüle etme konusunda size farklı bir bakış açısı sunabilir. Ekonomik analiz becerilerinizi genişletmek isteyenler için bu kurs faydalı olabilir.

See salaries and explore the career path for Ekonomist

İstatistikçi

İstatistikçi olarak, veri toplama, analiz etme ve yorumlama süreçlerinde uzmanlaşırsınız. Modern istatistikçiler sıklıkla makine öğrenimi algoritmaları da kullanırlar. Bu kurs, pekiştirmeli öğrenme algoritmalarının istatistiksel modelleme ve tahminleme süreçlerinde nasıl kullanılabileceğini anlamanıza yardımcı olur. Öğrendiğiniz kodlama kabiliyeti ile bu alanda uzmanlaşarak, bu alanda başarılı olabilirsiniz.

See salaries and explore the career path for İstatistikçi

Reading list

We've selected one books that we think will supplement your learning. Use these to develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a deeper understanding of the topics covered in Python ile Yapay Zeka: A'dan Z'ye Reinforcement Learning (7).

Putting Knowledge to Work

Save

Bu kitap, Reinforcement Learning alanında yaygın olarak kullanılan bir referans eseridir. Temel kavramları ve algoritmaları derinlemesine açıklar. Kitap, teorik bilgileri sağlamlaştırmak ve kurs içeriğini daha iyi anlamak için mükemmel bir kaynaktır. Özellikle Bellman denklemi ve Markov Karar Süreçleri (MDP) gibi konuları anlamak için faydalıdır.

Putting Knowledge to Work

Paperback

Check price

Putting Knowledge to Work

Kindle Edition

Check price

Python ile Yapay Zeka

A'dan Z'ye Reinforcement Learning (7)

What's inside

Learning objectives

Syllabus

Save this course

Activities

Career center

Reading list

Share

Similar courses