Geri
Gələcəyi Kodla

SÜNİ İNTELLEKT MÜHƏNDİSLİYİ.

9 AY
108 SAAT
3 AI MODEL

Sadəcə AI istifadəçisi olma, AI yaradıcısı ol. Maşın öyrənməsi və dərin öyrənmə modelləri quraraq gələcəyin texnologiyalarını inşa et.

PRO
9 Ay
3 mərhələli AI tədris proqramı
Google
IBM
Qlobal Sertifikatlar
və Rəsmi Bitirmə Diplomu
Tədris Metodologiyası

AI Mühəndisi Olmaq Üçün Yol Xəritəsi.

Riyaziyyat əsaslarından başlayıb, real dünyada işləyən süni intellekt modelləri qurmağa qədər hər mərhələni əhatə edən sistemli tədris proqramı.

01

ML Foundations

Riyaziyyat & Python.

Python, NumPy, Pandas və statistika ilə möhkəm təməl.

02

Applied ML

Qabaqcıl modellər.

Regression, Classification, Clustering və Hyperparameter Tuning.

03

Deep Learning

Neyron şəbəkələr.

TensorFlow, PyTorch, CNN, RNN və Transfer Learning.

GENİŞ KURİKULUM

Hər bir detalı incəliyə qədər öyrən.

3 Ay
36 Saat
Əsas Modellər

Mərhələ 1: ML Foundations (Beginner)

Python, riyaziyyat və əsas ML alqoritmləri

1
Python & Data Əsasları (NumPy, Pandas)
2
Statistikaya Giriş (Probability, Distributions)
3
Data Visualization (Matplotlib, Seaborn)
4
Supervised vs Unsupervised Learning
5
Regression (Linear, Polynomial)
6
Classification (KNN, Decision Tree, Logistic)
7
Model Evaluation (Accuracy, Precision, Recall)
8
Feature Engineering Əsasları
9
Scikit-Learn ilə İlk Modellər
10
Capstone: Qiymət Proqnozu Modeli
Python & Data Əsasları (NumPy, Pandas)
Statistikaya Giriş (Probability, Distributions)
Daha ətraflı göstər
3 Ay
36 Saat
Qabaqcıl Modellər

Mərhələ 2: Applied ML (Intermediate)

Qabaqcıl ML texnikaları və NLP

1
Ensemble Methods (Random Forest, Boosting)
2
XGBoost & LightGBM
3
Hyperparameter Tuning (GridSearch, CV)
4
Clustering (K-Means, DBSCAN, Hierarchical)
5
Dimensionality Reduction (PCA, t-SNE)
6
NLP Basics (Tokenization, TF-IDF)
7
Text Classification & Sentiment Analysis
8
Time Series Analysis Əsasları
9
ML Pipelines & Automation
10
Capstone: Müştəri Seqmentasiyası
Ensemble Methods (Random Forest, Boosting)
XGBoost & LightGBM
Daha ətraflı göstər
3 Ay
36 Saat
AI Layihə

Mərhələ 3: Deep Learning & AI (PRO)

Neyron şəbəkələr və model deployment

1
Neural Networks from Scratch
2
TensorFlow & Keras ilə Deep Learning
3
PyTorch Əsasları
4
CNN - Computer Vision (Şəkil Tanıma)
5
RNN & LSTM - Time Series & Sequence
6
Transfer Learning & Fine-tuning
7
GANs (Generative Adversarial Networks)
8
LLM & Transformer Arxitekturası
9
Model Deployment (Flask, FastAPI, Docker)
10
Final: Custom AI Agent / CV System
Neural Networks from Scratch
TensorFlow & Keras ilə Deep Learning
Daha ətraflı göstər
Student

Sənin Adın

AI / ML Engineer
Professional Bacarıqlar

Kursu bitirdikdən sonra malik olacağın CV

Python (NumPy, Pandas, Scikit-Learn)
TensorFlow & PyTorch
Machine Learning Algorithms
Deep Learning & Neural Networks
Computer Vision (CNN)
NLP & Text Processing
Data Visualization & EDA
Model Deployment (Docker, FastAPI)
SQL & Data Pipelines
Elmi Araşdırma & Problem Solving

KARYERA İMKANLARI

Məzunlarımız ən qabaqcıl şirkətlərdə bu vəzifələrdə çalışır.

AI / ML Engineer
Data Scientist
Deep Learning Engineer
NLP Engineer

MAAŞ GÖZLƏNTİSİ

Yüksək Gəlir
Junior
0-1 il
1,500 - 2,500 ₼
Middle
1-3 il
3,000 - 5,000 ₼
Senior
3+ il
5,000+ ₼
Qeydiyyat başlayıb
Aprel Qrupu
200 AZN
100 AZN
Müraciət et