AI Engineering

KİM İŞTİRAK EDƏ BİLƏR?

14 yaşdan yuxarı şagirdlər, tələbələr və gənclər
Python proqramlaşdırma dili ilə işləməyə marağı olanlar
Süni İntellekt, data analitikası və robototexnika sahəsinə maraq göstərənlər
Texnologiya sahəsində gələcək karyera qurmaq istəyənlər
Proqramlaşdırma üzrə əsas bilikləri olan və AI sahəsində inkişaf etmək istəyənlər

Kursun müddəti: 9 ay

Kursa Qeydiyyat

KURSUN MƏQSƏDİ

AI Engineering proqramının əsas məqsədi iştirakçılara Python proqramlaşdırma dili əsasında süni intellekt texnologiyalarını öyrətmək və onların praktiki tətbiqini göstərməkdir.
Kurs müddətində tələbələr data analitikası, maşın öyrənməsi və dərin öyrənmə metodları ilə tanış olur, real problemlərin həllində AI modellərinin necə istifadə olunduğunu öyrənirlər.
Proqram həmçinin iştirakçıların analitik düşünmə, problem həll etmə və layihə hazırlama bacarıqlarını inkişaf etdirməyə yönəlib.

Təlim proqramı

AI Engineering təlim proqramı iştirakçıların proqramlaşdırma biliklərindən başlayaraq data analitikası və süni intellekt tətbiqlərinə qədər mərhələli inkişafını təmin edən 3 əsas moduldan ibarətdir:

Modul 1 – Python proqramlaşdırma dilinin əsasları. Bu modulda iştirakçılar Python proqramlaşdırma dilinin əsaslarını, proqram məntiqini və ilk proqram layihələrinin hazırlanmasını öyrənirlər.
Modul 2 – Data analitikası və vizuallaşdırma. Bu modulda iştirakçılar müxtəlif datasetlərlə işləməyi, məlumatların təmizlənməsi, analizi və vizuallaşdırılmasını öyrənirlər.
Modul 3 – Süni intellekt və maşın öyrənməsi. Bu modulda iştirakçılar maşın öyrənməsi, dərin öyrənmə və AI modellərinin real layihələrdə tətbiqi ilə tanış olurlar.

TƏLİM MÜDDƏTİNDƏ :

Təlim müddətində iştirakçılar Python proqramlaşdırmasının əsaslarını öyrənir, daha sonra data analitikası və maşın öyrənməsi mövzularına keçirlər.
Kurs çərçivəsində aşağıdakı istiqamətlər üzrə bilik və bacarıqlar əldə edilir:

Python proqramlaşdırma və obyekt yönümlü proqramlaşdırma prinsipləri
Data analizi və vizuallaşdırma (NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn)
Exploratory Data Analysis (EDA) və data təmizləmə metodları
Maşın öyrənməsi modelləri və onların tətbiqi
Dərin öyrənmə və neyron şəbəkələrinin əsasları
Natural Language Processing (NLP) və Computer Vision texnologiyaları
AI modellərinin real layihələrdə tətbiqi
AI və robototexnika inteqrasiyası

Təlimin sonunda iştirakçılar bir neçə praktiki layihə üzərində işləyərək öz AI layihələrini hazırlayıb təqdim edirlər.

TƏDRİS METODU VƏ MATERİALLAR:

Tədris metodu:

Nəzəri və praktiki dərslərin kombinasiyası
Layihə əsaslı öyrənmə (Project Based Learning)
Real datasetlər üzərində analiz və modellərin qurulması
Komanda və fərdi layihələr
Müəllim rəhbərliyi ilə praktiki tapşırıqlar və kod yazma məşqləri