Çocuklar için Makine Öğrenmesi
8-14 yaş arası çocuklar için yapay zeka ve makine öğrenmesi dünyasını Scratch ile keşfedin. Her ders 40dk ders + 10dk mola + 40dk ders olmak üzere toplam 1.5 saat sürmektedir.
16 Haftalık Yapay Zeka Maceramıza Hoş Geldiniz! 🚀
Çocuğunuzun teknoloji dünyasına yaratıcı bir adım atmasını sağlayacak bu programda, yapay zeka ve kodlama dünyasını keşfedecek, eğlenirken öğrenecek!
Bu Programda Çocuğunuz:
- 🎮Scratch ile kendi oyunlarını ve projelerini yapacak
- 🤖Yapay zekanın günlük hayatta nasıl çalıştığını keşfedecek (örneğin, telefonlarının sesimizi nasıl tanıdığını!)
- 🎯Eğlenceli projeler üretip, sunum yaparak kendini geliştirecek
Veliler İçin Not:
Her hafta, çocuğunuzun neler öğrendiğini ve evde nasıl destek olabileceğinizi paylaşacağız. Birlikte bu heyecanlı yolculuğa çıkmaya ne dersiniz?
Ders Ücreti
₺750/ders
₺12.000/16 hafta toplam
- 90 dakika ders süresi
- Birebir eğitim
- Online platform
Program Süresi
16Hafta
- Haftada 1 ders
- Haftalık ödevler
- Proje geliştirme
Seviye
Başlangıç
- Ön bilgi gerekmez
- Temel bilgisayar kullanımı
- 8-14 yaş
Kazanımlar
Yapay zeka ve makine öğrenmesi temellerini kavrama
Scratch ile programlama ve algoritma geliştirme
Yapay zeka modelleri oluşturma ve test etme
Görüntü, ses ve metin tanıma sistemleri geliştirme
Veri toplama, etiketleme ve analiz yapma
Proje geliştirme ve sunum becerileri kazanma
Algoritma ve mantıksal düşünme yeteneği geliştirme
Yapay zeka etiği ve sorumlu kullanım bilinci
Nesne tanıma ve sınıflandırma sistemleri geliştirme
Doğal dil işleme temellerini anlama
Chatbot ve akıllı asistan sistemleri oluşturma
Veri analizi ve model performans değerlendirme
Haftalık Program
1. Hafta: Giriş ve Temel Kavramlar
1/16Konular
- Yapay zeka (AI) ve makine öğreniminin (ML) tanıtımı
- Günlük yaşamda AI örnekleri
- Scratch platformuna giriş (temel arayüz ve blokların tanıtımı)
Projeler
- Scratch'te basit kodlama egzersizleri
- İlk basit proje oluşturma
Kazanımlar
- AI ve ML kavramlarına giriş yaparak temel farkındalık kazanmak
- Scratch ortamını tanıyıp, temel programlama bloklarını kullanabilmek
- Günlük yaşam örnekleriyle teknolojiyi ilişkilendirme yeteneği geliştirmek
2. Hafta: AI ve ML Temellerinin Derinleştirilmesi
2/16Konular
- AI, ML ve derin öğrenme kavramlarının detaylandırılması
- Neural network'lerin basit mantığı
- İnteraktif örneklerle algoritma çalışması
Projeler
- Scratch üzerinde veri akışının görselleştirilmesi
- Basit algoritma denemeleri
Kazanımlar
- AI/ML terminolojisini pekiştirip, temel kavramların arasındaki farkları kavramak
- Neural network'lerin çalışma mantığını temel düzeyde anlayabilmek
- Görsel ve interaktif örnekler sayesinde algoritmaların işleyişini deneyimlemek
3. Hafta: Veri ve Etiketleme Süreci
3/16Konular
- Veri nedir? Veri türleri
- Veri toplama ve etiketlemenin önemi
- Gerçek dünya örnekleriyle veri hazırlama süreci
Projeler
- Küçük veri setleri oluşturma ve etiketleme
- Grup çalışması: Veri setlerinin karşılaştırılması
Kazanımlar
- Veri kavramını, veri toplama ve etiketleme süreçlerini anlamak
- Kendi veri setlerini oluşturup, etiketleme pratiği yapmak
- Grup çalışması ile farklı yaklaşımları değerlendirme becerisi kazanmak
4. Hafta: Hayvan Resimlerini Sıralama Projesi - Giriş
4/16Konular
- Görüntü verilerinin toplanması ve etiketlenmesi
- Model eğitiminin temelleri
- Proje planlama ve veri hazırlığı
Projeler
- Hayvan resimleri toplama ve etiketleme
- Scratch'te proje arayüzü tasarımı
Kazanımlar
- Görüntü verilerinin nasıl toplanıp etiketleneceğini öğrenmek
- Gerçek bir proje için veri hazırlama sürecini deneyimlemek
- Takım işbirliği ve proje yönetimi becerilerini geliştirmek
5. Hafta: Model Eğitimi ve Test Süreci
5/16Konular
- ML modelinin eğitim süreci
- Hata ve başarı ölçütleri
- Test ve değerlendirme yöntemleri
Projeler
- Hayvan sınıflandırma projesinin model eğitimi
- Test sonuçlarının değerlendirilmesi
Kazanımlar
- Model eğitimi sürecini uygulamalı olarak deneyimlemek
- Test ve değerlendirme aşamalarını öğrenmek
- Hata tespiti ve model optimizasyonu yapabilmek
6. Hafta: Performans Değerlendirmesi ve İyileştirme
6/16Konular
- Model performans ölçütleri
- Doğruluk ve karışıklık matrisi
- İyileştirme stratejileri
Projeler
- Proje sonuçlarının analizi
- Model iyileştirme çalışmaları
Kazanımlar
- Performans ölçütlerini kullanarak model değerlendirmesi yapabilmek
- İyileştirme stratejileri uygulayarak model doğruluğunu artırmak
- Sürekli gelişim için geri bildirim kullanmayı öğrenmek
7. Hafta: Taş, Kağıt, Makas Oyunu - Veri Toplama
7/16Konular
- Sınıflandırma modelleri
- Hareket tanıma prensipleri
- Gerçek zamanlı veri toplama
Projeler
- Scratch'te oyun tasarımı
- Kullanıcı hareketleri veri seti oluşturma
Kazanımlar
- Gerçek zamanlı veri toplama sürecini deneyimlemek
- Oyun tasarımı ile ML prensiplerini pekiştirmek
- İnteraktif veri kullanımını öğrenmek
8. Hafta: Taş, Kağıt, Makas Oyunu - Geliştirme
8/16Konular
- Model eğitimi
- Gerçek zamanlı tahmin mekanizmaları
- Performans analizi
Projeler
- Model entegrasyonu
- Oyun testi ve geri bildirim
Kazanımlar
- Model eğitimi ve tahmin mekanizmasını uygulamak
- Gerçek zamanlı model sonuçlarını analiz etmek
- Kullanıcı deneyimi optimizasyonu yapmak
9. Hafta: Film Afişlerini Tanıma Projesi - Veri Hazırlığı
9/16Konular
- Görüntü tanıma teknikleri
- Veri etiketleme yöntemleri
- Performans ölçümleri
Projeler
- Film afişleri veri seti oluşturma
- Etiketleme ve model eğitimi
Kazanımlar
- Görüntü verilerini işlemeyi öğrenmek
- Veri seti hazırlama sürecini deneyimlemek
- Etiketleme standartlarını uygulamak
10. Hafta: Film Afişlerini Tanıma Projesi - Analiz
10/16Konular
- Doğruluk ölçütleri
- Karışıklık matrisi analizi
- Değerlendirme yöntemleri
Projeler
- Test uygulaması
- Model sonuçlarının analizi
Kazanımlar
- Model performansını ölçmeyi öğrenmek
- Sonuçları yorumlama becerisi kazanmak
- İyileştirme stratejileri geliştirmek
11. Hafta: Posta Sıralama Projesi
11/16Konular
- Çoklu sınıflandırma kavramları
- Metin verileriyle çalışma
- Sınıflandırma modelleri
Projeler
- Posta verilerinin toplanması
- Model eğitimi ve sınıflandırma
Kazanımlar
- Metin verilerini sınıflandırmayı öğrenmek
- Çoklu sınıflandırma stratejileri geliştirmek
- Farklı veri türleriyle çalışma deneyimi kazanmak
12. Hafta: Bilgisayara Hakaret Etme Projesi
12/16Konular
- Duygu analizi
- Metin sınıflandırma
- ML ve geleneksel programlama karşılaştırması
Projeler
- Temel versiyon geliştirme
- ML ile geliştirilmiş versiyon karşılaştırması
Kazanımlar
- Duygu analizi yapabilme becerisi kazanmak
- Farklı yaklaşımları karşılaştırabilmek
- Metin işleme tekniklerini uygulamak
13. Hafta: Gazete Yazılarını Tanıma Projesi
13/16Konular
- Doğal dil işleme (NLP) temelleri
- Precision ve recall ölçütleri
- Metin analizi
Projeler
- Gazete metinleri veri seti oluşturma
- NLP model eğitimi
Kazanımlar
- NLP tekniklerini temel düzeyde uygulamak
- Metin verilerini işleme becerisi kazanmak
- Model performansını değerlendirebilmek
14. Hafta: Resimden Nesne Bulma Projesi
14/16Konular
- Nesne tespiti
- Özellik çıkarımı
- Görsel veri analizi
Projeler
- Görsel veri seti oluşturma
- Nesne tespit modeli eğitimi
Kazanımlar
- Nesne tespiti algoritmalarını uygulamak
- Özellik çıkarımı yapabilmek
- Görsel analiz becerisi kazanmak
15. Hafta: Akıllı Asistan / Chatbot Projesi
15/16Konular
- Konuşma akışı
- Chatbot mantığı
- NLP uygulamaları
Projeler
- Basit chatbot geliştirme
- Test ve değerlendirme
Kazanımlar
- Chatbot mantığını kavramak
- Etkileşimli sistemler geliştirmek
- Gerçek zamanlı model entegrasyonu yapmak
16. Hafta: Genel Değerlendirme ve Final Sunumları
16/16Konular
- Sezon tekrarı
- Kazanımların özetlenmesi
- Proje sunumları
Projeler
- Final projeleri sunumu
- Geri bildirim oturumu
Kazanımlar
- Tüm konuları entegre ederek değerlendirme yapabilmek
- Sunum ve iletişim becerilerini geliştirmek
- Öz değerlendirme ve gelecek planlaması yapabilmek
Gereksinimler
Temel bilgisayar kullanım becerileri
Stabil internet bağlantısı (en az 5 Mbps)
Webcam (dahili veya harici kamera)
Mikrofon (dahili veya harici)
Chrome veya Edge web tarayıcısı
Scratch hesabı (ücretsiz)
Öğrenme isteği ve merak
Kimler Başvurabilir
8-14 yaş arası öğrenciler
Yapay zeka ve teknolojiye ilgi duyanlar
Scratch ile proje geliştirmek isteyenler
Kodlama ve algoritma öğrenmek isteyenler
Yenilikçi projeler üretmek isteyenler
Teknoloji ve bilime meraklı gençler
