Eskişehir Teknik Üniversitesi - Sertifika Başvuru Sistemi

Kategori Adı

Veri Bilimi ve Yapay Zeka

Program İşleyişi

Uzaktan

Belge Türü

Sertifika

Eğitim Dili

Türkçe

Canlı Derse Devam Zorunluluğu(%)

Başarı Koşulları

Devam koşulunu sağlamak ve tüm derslerden başarılı olmak.

Kayıt Dönemi

14.06.2025-10.07.2025

Eğitim Dönemi

14.07.2025-12.10.2025

Program Adı

Akademik Yazma ve Veri Analizi için Büyük Dil Modellerinin Kullanımı

Program Türü ve Modeli

Sertifika Programı, Rehber Gözetimli

Program Koordinatörü

Dr. Öğr. Üyesi Mehmet Fidan

Eğitici(ler)

*Bu program, mesleki/kişisel gelişim amaçlıdır. Programdan başarılı olunması halinde sadece belgelendirme yapılmakta olup kesinlikle bir unvan ya da iş garantisi verilmemektedir.

*Minimum katılımcı sayısına ulaşılamaması durumunda bu program açılmayabilir. Bu durumda programa ilişkin ödenen ücret başvuru sahibine iade edilir.

Programın Amacı

Katılımcılara deney-kontrol verilerini LLM destekli Python/R kodlarıyla analiz edip görselleştirmeleri ve etik ilkelere uygun biçimde LLM yardımıyla akademik makale hazırlamaları için gerekli bilgi-becerileri kazandırmaktır.

Hedef Kitle

Akademisyenler, yüksek lisans ve doktora öğrencileri, araştırmacılar, kariyerinde akademik araştırmalara yönelmek isteyen lisans öğrencileri

Program Ön Koşulu

En az lisans öğrencisi olmak.

Temel kodlama bilgisine sahip olmak.

Bilgisayarda Python/R kurulu olması.

Program Ölçme Değerlendirme

Ödev, gözetimli çevrimiçi sınav, final sınavı (25 Ağustos 2025 21.00-22.00 ve 10 Ekim 2025 21.00-22.00)

Açıklamalar

-

Ders Listesi

Eğitici: Dr. Öğr. Üyesi Mehmet Fidan

Ders Gereksinimleri(donanım-yazılım vb.): Masaüstü veya dizüstü bilgisayar (kamera, mikrofon ve hoparlöre sahip) İnternet bağlantısı Jupyter Lab, Python (≥ 3.9), R (≥ 4.3) ChatGPT veya benzeri LLM erişimi

Ders Gün ve Saatleri:

14-21-28 Temmuz 2025 (19.00-20.45) 4-11-18 Ağustos 2025 (19.00-20.45)

Ders İçeriği:

#	Ders İçeriği
1	LLM Temelleri & Deney Tasarımı
2	Veri İçe Aktarımı & Betimsel Analiz
3	2-D & 3-D Görselleştirme
4	Korelasyon & Regresyon Analizi
5	Grup Karşılaştırmaları
6	Güç Analizi & Benchmarking