31/08/2026 - 06/09/2026
Tarih:
31 Ağustos - 6 Eylül 2026 - ( Köy'e geliş tarihi 30 Ağustos Pazar, Köy'den çıkış tarihi 6 Eylül Pazar günü gün içerisindedir.)
Genel Bilgi:
Bu program, yapay zekâya ilgi duyan lisans ve lisansüstü öğrencilerine yönelik, yoğun ve uygulamalı bir haftalık eğitimdir. Her gün teorik anlatımlar, canlı kodlama oturumları ve proje takip görüşmeleriyle dengeli biçimde yapılandırılmıştır. Böylece katılımcılar öğrendikleri kavramları aynı gün içinde pratiğe dökme fırsatı bulur. Projelerde büyük dil modellerinden serbestçe yararlanılması teşvik edilir.
Amaç:
Bu program, öğrencilerin makine öğrenmesi ve derin öğrenme alanlarında hem sağlam bir teorik altyapı oluşturmasını hem de bu bilgiyi gerçek veri setleri üzerinde uygulayabilecek pratik yetkinlik kazanmasını hedeflemektedir. Olasılık ve lineer cebirden başlayarak geleneksel ML algoritmalarına, oradan derin öğrenmeye ve büyük dil modellerine uzanır. Öğrenciler yalnızca mevcut yöntemleri uygulamakla kalmayıp, bu yöntemlerin arkasındaki matematiksel mantığı kavrayarak bağımsız problem çözme becerisi de geliştirirler. Proje odaklı yapı sayesinde her öğrenci, ilgi alanına uygun bir problemi hafta boyunca adım adım işleyerek programın sonunda somut bir çalışma ortaya koyar.
Hedef Kitle:
Bu programa katılmak için belirli bir bölümden olma şartı yoktur. Program, yapay zekâ alanına ilgi duyan, bu alanda çalışmayı planlayan veya hâlihazırda bu alanda çalışan herkese açıktır.
Başvuru:
Başvurunuz sisteme otomatik olarak aktarılacaktır. İki üç gün içerisinde e-posta adresinize başvurunuzun ulaştığına dair bir onay mesajı gönderilecektir. İki üç gün içinde bir onay mesajı almamışsanız bir aksilik oldu demektir, bir daha yazın lütfen. Başvurunuz kabul edildikten sonra kaydınızı yaptırmalısınız, sadece başvuru yapmak yeterli değildir. Birden fazla programa katılmak istiyorsanız firdevsgul@nesinkoyleri.org adresine yazmanızı rica ediyoruz.
Başvuru formuKayıt Uyarı:
Python bilgisi şart değildir (derslerde LLM'lerden serbestçe faydalanılacaktır), ancak derslerin kolay takip edilebilmesi için önemlidir. Derslerde, Google Colab ve Llm kullanılacağından yanınızda bilgisayar getirmeniz faydalı olacaktır.
Eğitimciler:
Said Bolluk, Doktora Adayı & Araştırma Görevlisi, Özyeğin Üniversitesi
Jülide Miray Özkan, Doktor Öğretim Görevlisi, Özyeğin Üniversitesi,
Program:
| Tema | Ana Konu | |
| Pazartesi | Olasılık, İstatistik ve Lineer Cebir Temelleri | Vektör/matris işlemleri, iç çarpım, normlar, lineer dönüşümler / Bayes Teoremi, temel olasılık dağılımları, betimleyici istatistik / MLE / Winsorization |
| Salı | Geleneksel ML I: Regresyon & Ağaç Modelleri | ML’ye giriş / Lineer & Lojistik Regresyon / Bias-variance ayrışımının matematiksel türetimi / Train/Val/Test, K-Fold CV / Karar Ağaçları, Entropi/Bilgi Kazancı / Random Forest / Değerlendirme metrikleri |
| Çarşamba | Proje Mentörlük Günü | Birebir danışmanlık (15–20 dk/grup), veri ve EDA kontrolü, model seçimi |
| Perşembe | Geleneksel ML II: Gözetimsiz Öğrenme + İleri Konular | Özdeğer-özvektör, SVD / PCA (teori + uygulama) / K-Means, DBSCAN, Hierarchical Clustering / XGBoost/LightGBM / Hiperparametre optimizasyonu |
| Cuma | Derin Öğrenme’ye Giriş | Yapay sinir ağları / Backpropagation ve gradient descent / CNN / RNN/LSTM / Transformer’a önizleme |
| Cumartesi | LLM ve Agentic AI | Transformer mimarisi ve self-attention / LLM temelleri ve finetuning / RAG, vector DB / Agentic AI / Proje sunumları |