1 |
Öğrenciler, bilgisayar programlamanın temellerini öğrenerek bu becerilerini yapay zeka ve makine öğrenmesi projelerinde etkin bir şekilde kullanır. |
2 |
Yapay zeka ve makine öğrenmesi alanındaki problemleri çözmek için gerekli matematiksel kavramları anlar ve pratikte uygular. |
3 |
Algoritma tasarımı, analiz ve optimizasyon konularında uzmanlaşarak verimli ve yenilikçi çözümler geliştirir. |
4 |
Denetimli ve denetimsiz öğrenme gibi temel makine öğrenmesi tekniklerini öğrenir ve bunları gerçek dünya problemlerine uyarlar. |
5 |
Yapay zeka teknolojilerinin etik kullanımını benimseyerek, sosyal ve teknolojik sorumluluk bilinciyle sistemler tasarlar. |
6 |
Veri toplama, analiz etme ve yorumlama süreçlerini öğrenerek makine öğrenmesi modellerini başarıyla geliştirir. |
7 |
Derin öğrenme yöntemlerini ve yapay sinir ağlarını kavrayarak karmaşık veri setleri üzerinde ileri düzey çözümler üretir. |
8 |
Optimizasyon problemlerini tanımlar, analiz eder ve çözmek için güncel teknikleri kullanır. |
9 |
Yapay zeka projelerinde gereksinim analizi, tasarım, uygulama ve test aşamalarını profesyonel bir şekilde yönetir. |
10 |
Çok disiplinli ekiplerde etkin çalışabilir, teknik bilgilerini yazılı ve sözlü olarak başarıyla aktarır. |
11 |
Yapay zeka ve makine öğrenmesi alanındaki gelişmeleri takip ederek kendini sürekli geliştirir ve kariyerini ilerletir. |
12 |
Staj ve endüstriyel projelerle teorik bilgisini pratiğe dönüştürerek sektöre hazır hale gelir. |