Python ile Uygulama Geliştirme ve Yapay Zekâ (12-15 Yaş)

Kendi Yapay Zekâsını Kuran Programcı

Python'u temel seviyede bilen öğrenciler için hazırlanmış devam programı. Bu kursta oyun yapmıyoruz; profesyonellerin kullandığı araçlarla gerçek uygulamalar geliştiriyoruz. Öğrenci VS Code ve terminalle çalışmayı, kodu sınıflara ve dosyalara bölmeyi, veriyi analiz etmeyi ve web arayüzü yazmayı öğreniyor. Kursun ikinci yarısında kendi verisini topluyor, kendi yapay zekâ modelini eğitiyor, modelin nerede ve neden yanıldığını deneyerek buluyor ve son olarak yaptığı programı gerçekten internete koyuyor — paylaşabileceği bir adresle.

Bu bir başlangıç kursu değildir. Katılacak öğrencinin Python'da değişken, liste, sözlük, döngü, koşul ve fonksiyon konularını daha önce görmüş olması gerekir. Python Kodlama programımızı tamamlayan öğrenciler doğrudan başlayabilir. Emin değilseniz ücretsiz tanışma dersinde birlikte bakalım — seviye uygun değilse size doğru kursu söyleriz.

Bilgi Al

40 Derslik Müfredat

Her ders 60 dakika, birebir ve tamamen uygulamalı işlenir. On modülün her biri bir projeyle kapanır; öğrenci her modül sonunda portfolyosuna ekleyebileceği çalışan bir programla kalkar.

Modül 1: Gerçek Araçlar ve Tazeleme Ders 1 - 4
Ders 1 Kendi Bilgisayarım Bir Geliştirme Ortamı: VS Code kurulumu, terminal, klasör düzeni. Artık tarayıcıda değil, gerçek bir editörde çalışıyoruz.
Ders 2 Tazeleme: Değişken, Koşul, Veri Tipleri: Bilinenlerin üzerinden hızlı geçiş; eksik kalan yerler burada kapanır.
Ders 3 Tazeleme: Döngü, Liste, Sözlük: Verileri bir arada tutmanın yolları ve üzerlerinde dönmek.
Ders 4 Proje 1: Kişisel Kayıt Aracı: Bilinen her şeyi tek bir çalışan programda birleştiren ilk proje.
Modül 2: Temiz Kod ve Otomasyon Ders 5 - 8
Ders 5 Fonksiyonları Ciddiye Almak: Aynı kodu üç kere yazdıktan sonra fonksiyonun neden var olduğu kendiliğinden anlaşılıyor.
Ders 6 Kendi Modülüm, Başkasının Modülü: Kodu dosyalara ayırmak, pip ile hazır kütüphane kurmak, sanal ortam.
Ders 7 Program Çökmesin: Hata Yönetimi: Beklenmedik girdilerde çökmek yerine anlamlı cevap veren programlar.
Ders 8 Proje 2: Dosya Düzenleyici: Dağınık bir klasörü türüne göre otomatik düzenleyen gerçek bir araç. Güvenli test klasörüyle çalışılır, gerçek dosyalara dokunulmaz.
Modül 3: Nesneye Yönelik Programlamaya Giriş Ders 9 - 12
Ders 9 Neden Sınıf? — Problemi Önce Hisset: Kod büyüdükçe dağılıyor. Sınıf, bu dağınıklığın çözümü olarak ortaya çıkıyor.
Ders 10 Sınıf, Nesne ve __init__: Kendi veri tipini tanımlamak ve ondan istediğin kadar üretmek.
Ders 11 Metotlar ve Nesne Listeleri: Nesnelerin kendi işlerini yapması ve yüzlercesini bir arada yönetmek.
Ders 12 Proje 3: Envanter Sistemi: Sınıflarla kurulan, ürün ekleyip arayabilen çalışan bir sistem.
Modül 4: OOP Derinleşme Ders 13 - 16
Ders 13 Kalıtım: Tekrarı Yukarı Taşımak: İki sınıfta aynı kodu görünce ortak bir üst sınıf çıkarmak.
Ders 14 __str__, Özellikler ve Kapsülleme: Nesnelerin kendini nasıl tanıttığı ve dışarıya neyi açıp neyi kapattığı.
Ders 15 Projeyi Dosyalara Bölmek: Büyüyen bir projeyi sorumluluklara göre ayırmak. Profesyonel proje düzeni.
Ders 16 Proje 4: Bütçe Takip Programı: Çok dosyalı, sınıf tabanlı, gerçekten kullanılabilir bir program.
Modül 5: Veriyle Çalışmak Ders 17 - 20
Ders 17 CSV ve JSON: Gerçek Veri Dosyaları: Excel'den, siteden, uygulamadan gelen veriyi Python'a almak.
Ders 18 pandas ile Tablo: Profesyonellerin veri için kullandığı kütüphane. Filtreleme, sıralama, gruplama.
Ders 19 Grafikle Anlatmak: Sayıları grafiğe dönüştürmek; hangi grafik türü neyi iyi anlatır.
Ders 20 Proje 5: Veri Analizi Raporu: Veriyi okuyup analiz eden, grafik çizen ve rapor üreten bir program.
Modül 6: Programa Yüz Vermek — Web Ders 21 - 24
Ders 21 İlk Web Sayfam: Flask: Terminalde çalışan program yerine, tarayıcıdan açılan gerçek bir sayfa.
Ders 22 Şablonlar: HTML'i Python'dan Ayırmak: Görünüm ile mantığı ayırmak; güvenli metin gösterimi.
Ders 23 Form: Kullanıcıdan Veri Almak: Kullanıcının yazdığını almak, doğrulamak ve cevap üretmek.
Ders 24 Proje 6: Bütçe Programını Web'e Taşımak: Modül 4'te yazılan program artık tarayıcıdan kullanılıyor.
Modül 7: Veriyi Kendin Topla Ders 25 - 28
Ders 25 API'den Veri Çekmek: Hava durumu, döviz, oyun verisi — internetteki servislerden canlı veri almak.
Ders 26 Web'den Veri Toplamak — ve Kuralları: Bir sayfadan veri çıkarmak; hangi verinin alınabileceği ve etik sınırlar.
Ders 27 Veritabanı: SQLite: Veriyi kalıcı olarak saklamak, sorgulamak ve güvenli yazmak.
Ders 28 Proje 7: Kendi Veri Setim: Öğrenci kendi verisini toplayıp etiketliyor. Yapay zekâ bölümünün hammaddesi burada üretiliyor.
Modül 8: Kendi Yapay Zekâ Modelin Ders 29 - 32
Ders 29 Kural Yazmak mı, Örnek Göstermek mi?: Elle kural yazmayı deneyip tıkanmak — yapay zekânın neden var olduğunu anlamanın en net yolu.
Ders 30 İlk Model: Kendi verisiyle ilk modelini eğitiyor. Modelin bulduğu kuralları ekranda okuyor.
Ders 31 Model Gerçekten Öğrendi mi?: Ezberlemek ile öğrenmek arasındaki fark; doğruluğu dürüstçe ölçmek.
Ders 32 Proje 8: Kendi Sınıflandırıcım: Veriyi hazırlayan, modeli eğiten, tahmin yapan ve rapor üreten dört dosyalık proje.
Modül 9: Modelin Sınırları ve Ürüne Dönüşmesi Ders 33 - 36
Ders 33 Metinle Çalışan Model: Kelimeleri sayıya çevirmek; yorum ve mesaj sınıflandıran modeller.
Ders 34 Model Neden Yanılır?: Eksik veriyle eğitilen bir model kasten kurulur, yanıldığı gösterilir ve düzeltilir. Kursun etik dersi.
Ders 35 Modeli Kaydet, Programa Göm: Eğitilmiş modeli diske kaydedip bir web uygulamasına bağlamak.
Ders 36 Proje 9: Yorum Panosu: Yorumları analiz eden, özet çıkaran, kaydeden ve emin olmadığında bunu söyleyen web aracı.
Modül 10: Yayınla ve Bitir Ders 37 - 40
Ders 37 Git: Geri Alma Süper Gücü: Profesyonellerin kullandığı sürüm kontrolü. Bozulan bir dosyayı tek komutla geri getirmek.
Ders 38 Projeni İnternete Koy: Program artık öğrencinin bilgisayarından çıkıyor: paylaşılabilir gerçek bir adres.
Ders 39 Bitirme Projesi: Kendi Fikrin: Bu kez ne yapılacağı söylenmiyor. Öğrenci kendi fikrini planlıyor ve kuruyor.
Ders 40 Yayınla, Sun, Bitir: Bitirme projesi yayınlanıyor, öğrenci projesini anlatıyor, sertifika veriliyor.
Ücretsiz · kayıt yok

Bu kursu 15 dakikada deneyin: Model Atölyesi

Kendi verinizi çizip bir yapay zekâ modeli eğitiyor, test ediyor, sonra onu kasten yanıltıyorsunuz. Bu programın Modül 8 ve 9'unun küçültülmüş hali; derste aynı fikri çocuğun kendi topladığı gerçek veriyle, Python'la yapıyoruz.

Atölyeyi aç Kurulum yok · veriler cihazınızdan çıkmıyor

Beğendiyseniz devamını birlikte yapalım — ücretsiz tanışma dersi. Diğer atölyeler

Ücretsiz tanışma dersiyle başlayın

Bu program Python'u bilen öğrenciler için hazırlandı. Çocuğunuzun seviyesinin uygun olup olmadığını ücretsiz tanışma dersinde birlikte görelim; uygun değilse hangi kursla başlanması gerektiğini söyleriz. Kart bilgisi istenmez, devam etme zorunluluğu doğmaz.

Profesyonel araçlar: VS Code, terminal, Git
Kendi yapay zekâ modelini eğitme
Bitirme projesi gerçekten internette yayınlanır
Uluslararası bir kodlama okulunda yüzlerce öğrenciyle ders deneyimi
Eğitim Sonu Katılım Sertifikası