Bu yaz okulunda, yapay zeka alanında temelden başlayarak teknik ve uygulamalı konuların ele alınacağı; öğrencilerin takım çalışmasıyla uçtan uca projeler geliştireceği ve sunacağı bir program planlanmaktadır. Program, iki ayrı paket olarak tasarlanmıştır:
Birinci paket (4–15 Ağustos 2025): Yapay zekaya giriş niteliğindeki bu paket; temel matematik (lineer cebir, kalkülüs, olasılık), Python programlama, veri işleme ve temel makine öğrenmesi algoritmalarını içermektedir. Katılımcılar, teorik altyapıyı ve uygulamalı becerileri edinerek proje çalışmalarına temel oluşturacaktır.
İkinci paket (17 Ağustos – 5 Eylül 2025): Bu pakette derin öğrenme, sinir ağları, CNN, NLP, transformer tabanlı modeller (BERT, GPT), üretici modeller (GAN, difüzyon), pekiştirmeli öğrenme ve VLM gibi ileri seviye konular ele alınacaktır. Program, uygulamalı oturumlar ve proje maratonu ile tamamlanacaktır. Katılımcılar, öğrendikleri bilgileri kullanarak işlevsel yapay zeka projeleri geliştirecek ve sunacaktır.
250 yılı aşkın tarihi ile Türkiye'nin en köklü teknik üniversitesi olan İTÜ'de geleceğin mühendislerini yetiştiriyoruz.
Teorik bilgiyi gerçek projelerle pekiştiren hands-on öğrenme yaklaşımı
Sıfırdan uçtan uca proje geliştirme, takım halinde çalışma ve final sunumları ile gerçek deneyim kazanma
Temelden en güncel AI teknolojilerine kadar uzanan müfredat ile Python'dan GPT modellerine tüm spektrumu kapsayan öğrenme süreci
İTÜ Fizik Mühendisliği Bölüm Başkanı
İTÜ Fizik Mühendisliği Doktor Öğretim Üyesi
Astrofizik alanında çalışan, makine öğrenmesi uygulamaları konusunda deneyim sahibi eğitmen.
İTÜ Yapay Zeka Öğrenci Topluluğu
Önce paketinizi, sonra size uygun olan zaman dilimini seçiniz. Her paket ayrı satın alınabilir.
| 04.08.25 | 05.08.25 | 06.08.25 | 07.08.25 | 08.08.25 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 09:00-11:00 Teorik |
Fonksiyonlar, Polinomlar | Trigonometri | Lineer Cebir I: Vektörler | Lineer Cebir II: Matrisler | Calculus I: Limitler |
| 11:00-11:30 Mola |
Mola | Mola | Mola | Mola | Mola |
| 11:30-13:30 Uygulama |
Python'a Giriş ve Programlama Araçları | Fonksiyonlar, Modüller ve Veri Yapıları | Veri İşleme ve Görselleştirme | Doğrusal Regresyon ve Optimizasyon | İkili Sınıflandırma |
| 11.08.25 | 12.08.25 | 13.08.25 | 14.08.25 | 15.08.25 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 09:00-11:00 Teorik |
Calculus II: Türev | Olasılık I | Olasılık II | Algoritma I : Açgözlü Yöntem, Böl ve Fethet, Dinamik Programlama | Genel Değerlendirme: Makine Öğrenimi için Matematik |
| 11:00-11:30 Mola |
Mola | Mola | Mola | Mola | Mola |
| 11:30-13:30 Uygulama |
Performans Ölçütleri ve Çok Sınıflı Sınıflandırma | Sinir Ağlarına Giriş | Geri Yayılım ve Ağların Eğitimi | Zaman Serisi Analizi | Uygulama Maratonu |
| 04.08.25 | 05.08.25 | 06.08.25 | 07.08.25 | 08.08.25 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 13:30-15:30 Teorik |
Fonksiyonlar, Polinomlar | Trigonometri | Lineer Cebir I: Vektörler | Lineer Cebir II: Matrisler | Calculus I: Limitler |
| 15:30-16:00 Mola |
Mola | Mola | Mola | Mola | Mola |
| 16:00-18:00 Uygulama |
Python'a Giriş ve Programlama Araçları | Fonksiyonlar, Modüller ve Veri Yapıları | Veri İşleme ve Görselleştirme | Doğrusal Regresyon ve Optimizasyon | İkili Sınıflandırma |
| 11.08.25 | 12.08.25 | 13.08.25 | 14.08.25 | 15.08.25 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 13:30-15:30 Teorik |
Calculus II: Türev | Olasılık I | Olasılık II | Algoritma I : Açgözlü Yöntem, Böl ve Fethet, Dinamik Programlama | Genel Değerlendirme: Makine Öğrenimi için Matematik |
| 15:30-16:00 Mola |
Mola | Mola | Mola | Mola | Mola |
| 16:00-18:00 Uygulama |
Performans Ölçütleri ve Çok Sınıflı Sınıflandırma | Sinir Ağlarına Giriş | Geri Yayılım ve Ağların Eğitimi | Zaman Serisi Analizi | Uygulama Maratonu |
| 18.08.25 | 19.08.25 | 20.08.25 | 21.08.25 | 22.08.25 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 09:00-11:00 Teorik |
Derin Öğrenmeye Giriş, Çalışma Ortamı ve Temel Optimizasyon | Yapay Sinir Ağları (Geri Yayılım Algoritması, CNN) | NLP'ye Giriş, RNN/LSTM, Dikkat Mekanizması | Transformer'lar ve Öz-Denetimli Ön Eğitim (BERT, GPT) | Regülarizasyon ve Optimizasyon yöntemleri |
| 11:00-11:30 Mola |
Mola | Mola | Mola | Mola | Mola |
| 11:30-13:30 Uygulama |
Google Colab nedir vb. (Prerequisite) + ML modellerinin performansını geliştirme (optimizasyon vs.) | CNN ile Sınıflandırma ve Transfer Learning | Görüntü İşlemeye Giriş | Güncel NLP Modelleri & Modeller ve NLP Görevleri | NLP ile Metin Sınıflandırma |
| 25.08.25 | 26.08.25 | 27.08.25 | 28.08.25 | 29.08.25 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 09:00-11:00 Teorik |
Kontrastif Öz-Denetimli Öğrenme ve Çok-Modlu Modeller | Üretici Modeller, GAN, Difüzyon Modelleri | Topluluk öğrenmesi, Komşu Algoritmaları, Bagging, Boosting, Decision Trees | Pekiştirmeli Öğrenme, Temel RL kavramları | Pekiştirmeli Öğrenme ve Ajan Sistemleri, RLHF, CoT |
| 11:00-11:30 Mola |
Mola | Mola | Mola | Mola | Mola |
| 11:30-13:30 Uygulama |
NLP Modeli Fine-tune etme ve sonuçları değerlendirme | VLM Modellerine Giriş & Fine-Tune etme | VLM Uygulaması yapmak ve bunu Streamlit/Gradio ile Deploy etmek | Cursor vb. araçlar, agent sistemleri ve güncel teknolojiler | Agent sistemleri, MCP'ler ve güncel teknolojiler |
| 01.09.25 | 02.09.25 | 03.09.25 | 04.09.25 | 05.09.25 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 09:00-13:00 Proje |
Final Proje Geliştirme | Final Proje Geliştirme | Final Proje Geliştirme | Final Proje Geliştirme | Proje Sunumları |
| 18.08.25 | 19.08.25 | 20.08.25 | 21.08.25 | 22.08.25 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 13:30-15:30 Teorik |
Derin Öğrenmeye Giriş, Çalışma Ortamı ve Temel Optimizasyon | Yapay Sinir Ağları (Geri Yayılım Algoritması, CNN) | NLP'ye Giriş, RNN/LSTM, Dikkat Mekanizması | Transformer'lar ve Öz-Denetimli Ön Eğitim (BERT, GPT) | Regülarizasyon ve Optimizasyon yöntemleri |
| 15:30-16:00 Mola |
Mola | Mola | Mola | Mola | Mola |
| 16:00-18:00 Uygulama |
Google Colab nedir vb. (Prerequisite) + ML modellerinin performansını geliştirme (optimizasyon vs.) | CNN ile Sınıflandırma ve Transfer Learning | Görüntü İşlemeye Giriş | Güncel NLP Modelleri & Modeller ve NLP Görevleri | NLP ile Metin Sınıflandırma |
| 25.08.25 | 26.08.25 | 27.08.25 | 28.08.25 | 29.08.25 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 13:30-15:30 Teorik |
Kontrastif Öz-Denetimli Öğrenme ve Çok-Modlu Modeller | Üretici Modeller, GAN, Difüzyon Modelleri | Topluluk öğrenmesi, Komşu Algoritmaları, Bagging, Boosting, Decision Trees | Pekiştirmeli Öğrenme, Temel RL kavramları | Pekiştirmeli Öğrenme ve Ajan Sistemleri, RLHF, CoT |
| 15:30-16:00 Mola |
Mola | Mola | Mola | Mola | Mola |
| 16:00-18:00 Uygulama |
NLP Modeli Fine-tune etme ve sonuçları değerlendirme | VLM Modellerine Giriş & Fine-Tune etme | VLM Uygulaması yapmak ve bunu Streamlit/Gradio ile Deploy etmek | Cursor vb. araçlar, agent sistemleri ve güncel teknolojiler | Agent sistemleri, MCP'ler ve güncel teknolojiler |
| 01.09.25 | 02.09.25 | 03.09.25 | 04.09.25 | 05.09.25 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 13:30-17:30 Proje |
Final Proje Geliştirme | Final Proje Geliştirme | Final Proje Geliştirme | Final Proje Geliştirme | Proje Sunumları |
Bu form, İstanbul Teknik Üniversitesi tarafından düzenlenen İTÜ Lise Yapay Zeka Yaz Okulu'na katılım için oluşturulmuştur. Yaz okulu programı, lise öğrencilerine yönelik olarak iki ayrı eğitim paketi şeklinde sunulacaktır.
Tarih: 4 - 15 Ağustos 2025
Süre: 40 Saat
45.000 TL + 10% KDV
Tarih: 18 Ağu - 5 Eyl 2025
Süre: 60 saat (proje dahil)
55.000 TL + 10% KDV
İTÜ Ayazağa Kampüsü
Bilgisayar ve Bilişim Fakültesi
(Yüz Yüze Eğitim)
Sabah Grubu: 09:00 – 13:30
Öğlen Grubu: 13:30 – 18:00
Her grup için 25 kişi kontenjan
Not: Öğlen grubu başvuruları, sabah grubundaki kontenjan dolduktan sonra açılacaktır.
Sorularınız için bizimle iletişime geçin