Uygulamalarla Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme Atölyesi Kursu

EĞİTMEN: Doç. Dr. Ahmet Haşim YURTTAKAL

SON BAŞVURU TARİHİ: 11.02.2026

EĞİTİM TARİHİ: 21.02.2026 – 29.03.2026

EĞİTİM SÜRESİ: 70 Saat

EĞİTİM BEDELİ: Ücretsiz

EĞİTİM SEVİYESİ: İleri

EĞİTİM ORTAMI: Yüz Yüze

HEDEF KİTLE: Üniversite Öğrencileri ve Mezunlar

YAŞ SINIRI: 30 Yaş Altı

ATÖLYENİN AMACI

Bu atölyenin amacı, katılımcılara makine öğrenmesi ve derin öğrenme kavramlarını uygulamalı olarak öğretmek; temel algoritmaları, veri ön işleme tekniklerini ve model geliştirme süreçlerini deneyimleyerek gerçek dünya problemlerine çözüm üretebilme becerisi kazandırmaktır.

ATÖLYENİN İÇERİĞİ

Hafta 1:

Scikit-Learn Pipeline ve ColumnTransformer kullanarak bir veri ön işleme ve modelleme hattı oluşturma,
Bir sınıflandırma modeli (örn: Random Forest) kurmak ve SHAP kütüphanesi ile modelin özellik önemlerini ve bireysel tahminlerini görselleştirme,
Keras Sequential API kullanarak yapısal bir veri seti (örn: banka müşterileri) için bir sınıflandırma modeli oluşturma,
Model eğitiminde EarlyStopping (Erken Durdurma) ve Dropout (Seyreltme) katmanlarını aktif olarak kullanma ve etkilerini gözlemleme.

Hafta 2:

Keras ImageDataGenerator veya tf.data pipeline’ı kullanarak veri artırma (data augmentation) işlemi yapma,
CIFAR-10 veya MNIST veri seti üzerinde sıfırdan bir CNN modeli eğitme ve performansını değerlendirme,
ResNet50 veya MobileNetV2 modelini kullanarak önce “Feature Extraction” (modeli dondurarak) yapma,
Aynı model üzerinde “Fine-Tuning” (modelin son katmanlarını açarak) yaparak iki yaklaşımın performansını karşılaştırma (örn: Kedi/Köpek veri seti).

Hafta 3:

Ultralytics YOLOv8 kütüphanesini kullanarak bir video dosyası veya web kamerası görüntüsü üzerinde gerçek zamanlı nesne tespiti çalıştırma,
Önceden eğitilmiş bir U-Net modeli ile basit bir segmentasyon (örn: yol tespiti) denemesi yapma,
Seçenek 1 (NLP): Keras Embedding katmanı ve LSTM kullanarak IMDB film yorumları veri seti ile duygu analizi modeli eğitme,
Seçenek 2 (Time Series): Tek değişkenli bir zaman serisi (örn: hisse senedi fiyatı) verisini LSTM ile modelleyerek gelecek tahmini yapma.

Hafta 4:

Hugging Face pipeline API’si ile Soru-Cevap (QA), Metin Sınıflandırma ve Maskeli Kelime Tahmini (Masked-LM) gibi görevleri hızlıca deneme,
DistilBERT modelini, Hugging Face Trainer API’si kullanarak özel bir metin sınıflandırma veri seti üzerinde “fine-tune” etme (ince ayar yapma),
Keras ile bir Variational Autoencoder (VAE) modeli oluşturarak MNIST veri setini eğitme ve gizli uzaydan (latent space) örneklem yaparak yeni rakamlar üretme,
Basit bir DCGAN (Deep Convolutional GAN) modeli ile yeni Fashion-MNIST görüntüleri üretme.

Hafta 5:

Hugging Face diffusers kütüphanesi ve Stable Diffusion modeli kullanarak çeşitli istemler (prompts) ile görseller üretme,
Llama-2-7b-chat) ile Soru-Cevap, metin özetleme ve rol yapma (role-playing) gibi prompt mühendisliği tekniklerini deneme,
Eğitilmiş bir Keras modelini (örn: 4. Gündeki Kedi/Köpek modeli) Flask/FastAPI ile bir web API’si haline getirme. API’ye bir görüntü gönderip tahmin (prediction) alma,
Kapanış Projesi: Katılımcıların gruplar halinde BERT, YOLO veya Stable Diffusion kullanarak küçük, uçtan uca bir uygulama (API dahil) geliştirmesi ve sunması.

ATÖLYEYE KİMLER KATILABİLİR?

ATÖLYEYE KATILIM İÇİN ÖN KOŞULLAR

Katılımcıların son başvuru tarihine kadar (11 Şubat 2026 23:59) BTK Akademi portalinde yer alan “Python ile Makine Öğrenmesi Uygulamaları” ve “Keras ile Derin Öğrenme Algoritmaları” eğitimlerini %100 oranda tamamlaması ve eğitim sonu değerlendirme sınavını tamamlaması gerekmektedir. Eğitim katılım şartlarını yerine getiren adayların başvuruları, eğitim tamamlama oranları esas alınarak değerlendirilecektir.

Eğitim Adı	Süre	Zorunluluk
Python ile Makine Öğrenmesi Uygulamaları	11 saat 22 dakika	Zorunlu
Keras ile Derin Öğrenme Algoritmaları	14 saat 23 dakika	Zorunlu
PyTorch ile Derin Öğrenme Algoritmaları	14 saat 19 dakika	Tavsiye

EĞİTİM TARİH VE SAATLERİ

21.02.2026 – 29.03.2026

EĞİTİM HAKKINDA GENEL BİLGİLENDİRME VE ÖNEMLİ UYARILAR

BTK Akademi tarafından gerçekleştirilen tüm faaliyetler ücretsizdir.
Eğitime katılımcıların kendi bilgisayarları ile katılmaları gerekmektedir.
Konaklama, ulaşım ve yeme-içme katılımcılara aittir.
Eğitim kontenjanı 50 kişidir.
Katılımcılardan ön koşulları sağlayan ilk 50 kişi WhatsApp grubuna davet edilecektir. Davette belirtilen süre içinde gruba katılım isteği göndermeyen katılımcıların yerine yedek listeden katılımcı alınacaktır.
Eğitimde %80 devam koşulu bulunmaktadır. %20 üstü devamsızlığı olan katılımcının kaydı programdan otomatik olarak silinecektir.
Devamsızlık nedeniyle kaydı silinen katılımcı kara listeye alınacak ve 3 yıl içerisinde yapılacak olan hiçbir BTK Akademi eğitiminden faydalanamayacaktır.
Eğitimi tamamlayan katılımcılar “Başarı Sertifikası” almaya hak kazanacaktır.
Etkinliğe kayıt yaptıran tüm adaylarla e-posta ve telefon numarası (Whatsapp) yoluyla iletişim sağlanacaktır. E-posta adreslerinizin ve telefon numaralarınızın doğru olduğundan emin olunuz.
Adaylar süreç içerisinde karşılaştıkları tüm problemleri destek@btkakademi.gov.tr adresine iletebilirler.

KAYIT LİNKİ: https://www.btkakademi.gov.tr/portal/public/uygulamalarlamakineogrenmesivederinogrenmeafyon