Dersler
Bilgisayar Bilimi
Algoritmalar, veri yapıları, sistemler — CS temelinizi oluşturun.
Tümünü gör (33)
BFS — Genişlik Öncelikli Arama Algoritması
Genişlik öncelikli arama, grafı seviye seviye gezer. BFS’in kuyruğu nasıl kullandığını ve ağırlıksız grafikte ne zaman en kısa yolu bulduğunu öğrenin.
Big O Gösterimi — Zaman Karmaşıklığının Basit Anlatımı
Big O gösterimi, girdi boyutu arttıkça çalışma süresinin nasıl büyüdüğünü açıklar. Tanımı, sezgisi, bir örnek ve yaygın hataları öğrenin.
Boole Cebiri — Yasalar, Teoremler ve Sadeleştirme
Boole cebirinin ne olduğunu, temel yasalarının nasıl çalıştığını ve bir mantık ifadesinin nasıl sadeleştirildiğini öğrenin.
CNN — Evrişimli Sinir Ağı Mimarisi
CNN’in ne olduğunu, evrişim katmanlarının örüntüleri nasıl bulduğunu, bir örneği, yaygın hataları ve kullanım alanlarını öğrenin.
DFS — Derinlik Öncelikli Arama Algoritması
DFS basitçe anlatıldı: ne yapar, geri izleme nasıl çalışır, net bir örnek ve yaygın DFS hataları.
Dijkstra Algoritması — En Kısa Yol Adım Adım
Dijkstra algoritması, negatif olmayan kenarlı ağırlıklı grafikte en kısa yolları bulur. Mantığını, bir örneği ve yaygın hataları öğrenin.
Dinamik Programlama — Memoization ve Tabulation Açıklaması
Dinamik programlamanın ne olduğunu, ne zaman işe yaradığını ve memoization ile tabulation’ın tekrar eden işleri nasıl önlediğini öğrenin.
Doğruluk Tabloları — AND, OR, NOT, XOR ve İmplikasyon
AND, OR, NOT, XOR ve implikasyon için doğruluk tablolarını tek bir net örnek, yaygın hatalar ve kullanım alanlarıyla anlayın.
Geri Yayılım — Sinir Ağları Nasıl Öğrenir
Geri yayılım, sinir ağlarının öğrenmesini sağlayan gradyanları hesaplar. Zincir kuralını, net bir örneği, yaygın hataları ve kullanım alanlarını görün.
Gradyan İnişi — Algoritma, Öğrenme Oranı ve Varyantlar
Gradyan inişi: nedir, öğrenme oranı nasıl çalışır ve batch, stokastik, mini-batch yöntemler ne zaman kullanılır.
Grafik Boyama — Kromatik Sayı ve Uygulamaları
Grafik boyamanın ne olduğunu, kromatik sayının neyi ölçtüğünü, neden tek bir çevrimin 3 renk gerektirdiğini ve nerede kullanıldığını öğrenin.
Hash Tablosu — Hashleme Nasıl Çalışır ve Çakışmalar Nasıl Çözülür?
Hash tablosunun ne olduğunu, hashlemenin anahtarları dizi yuvalarına nasıl eşlediğini ve çakışmaların nasıl çözüldüğünü öğrenin.
İkili Arama — Algoritma, Zaman Karmaşıklığı ve Kod
İkili aramanın nasıl çalıştığını, ne zaman kullanılacağını, neden O(log n) olduğunu ve net bir örneği öğrenin.
K-Ortalamalar Kümeleme — Algoritma ve Nasıl Çalışır
K-ortalamalar kümelemenin ne olduğu, algoritmanın nasıl çalıştığı, basit bir örnek, yaygın hatalar ve ne zaman uygun olduğu.
Karar Ağaçları — Entropi, Gini ve Random Forest
Karar ağaçlarının bölünmeleri seçerken entropi ve Gini’yi nasıl kullandığını, bir örneği ve random forestın ne zaman işe yaradığını öğrenin.
Karnaugh Haritası — K-Map Sadeleştirme Rehberi
Karnaugh haritasını hızlı öğrenin: K-map nedir, gruplama nasıl yapılır, net bir örnek, yaygın hatalar ve ne zaman kullanılır.
Konveks Optimizasyon — Kavramlar, Yöntemler ve Uygulamalar
Konveks optimizasyon, konveks bir küme üzerinde konveks bir fonksiyonu en aza indirmektir. Tanımı, bir örneği ve neden önemli olduğunu öğrenin.
Lojistik Regresyon — Sigmoid Fonksiyonu ve Sınıflandırma
Lojistik regresyonun ne olduğunu, sigmoid fonksiyonunun doğrusal skoru olasılığa nasıl çevirdiğini öğrenin.
Makine Öğrenmesi — Denetimli, Denetimsiz ve Temel Algoritmalar
Makine öğrenmesinin temelleri: denetimli ve denetimsiz öğrenme, bir örnek ve yaygın algoritmaların ne zaman uygun olduğu.
Matematikte Tasarım Kalıpları
Matematikte tasarım kalıplarının ne olduğunu, değişmezler ve simetrinin nasıl yardımcı olduğunu öğrenin.
Nesne Yönelimli Programlama (OOP)
Nesne yönelimli programlama; sınıflar, nesneler, net bir örnek, yaygın hatalar ve OOP’nin ne zaman yararlı olduğu ile açıklanır.
OSI Modeli — 7 Katman Açıklaması
OSI modelini hızlıca anlayın: 7 katmanın görevi, net bir örnek ve sorun gidermede nasıl yardımcı olduğu.
Özyineleme — Nasıl Çalışır, Örnekler ve Taban Durumları
Matematikte özyineleme nedir? Taban durumunu ve özyinelemeli adımları açık bir faktöriyel örneğiyle öğrenin.
PCA — Temel Bileşen Analizi Açıklaması
PCA’yı hızlıca anlayın: temel bileşen analizi ne yapar, ne zaman merkezleme ya da ölçekleme gerekir, ve net bir 2B örnek.
REST API — Nedir ve Nasıl Çalışır?
REST API’nin ne olduğunu, istekler ve kaynakların nasıl birlikte çalıştığını, net bir örnekle ve kafa karıştıran hatalarla öğrenin.
RNN — Tekrarlayan Sinir Ağı ve LSTM Açıklaması
RNN’in ne olduğunu, gizli durumun dizi belleğini nasıl taşıdığını, temel RNN’lerin neden zorlandığını ve LSTM’nin nasıl yardımcı olduğunu öğrenin.
Sinir Ağı — Yapay Sinir Ağları Nasıl Çalışır?
Sinir ağının ne olduğunu, katmanların girdileri nasıl tahmine dönüştürdüğünü, bir örneği ve eğitimin ağırlıkları nasıl değiştirdiğini öğrenin.
Sıralama Algoritmaları — Bubble, Merge ve Quick Sort Karşılaştırması
Sıralama algoritmalarının ne yaptığını, bubble sort, merge sort ve quick sortun nasıl karşılaştırıldığını öğrenin.
Süreç Zamanlama — İşletim Sistemi Kavramları
İşletim sistemlerinde süreç zamanlamayı anlayın, FCFS, SJF ve round robin yöntemlerini karşılaştırın, net bir örneği izleyin.
SVM — Destek Vektör Makinesi Basit Anlatım
SVM’nin ne olduğunu, marjın ve destek vektörlerinin nasıl çalıştığını, soft-margin ve kernel SVM’nin ne zaman yararlı olduğunu anlayın.
Transformer — Dikkat Mekanizması ve Mimari
Transformer mimarisinin ne olduğunu, self-attention’ın nasıl çalıştığını, bir örneği, yaygın hataları ve kullanım alanlarını öğrenin.
Veri Yapıları — Diziler, Bağlı Listeler, Ağaçlar ve Graflar
Veri yapılarının ne olduğunu, diziler, bağlı listeler, ağaçlar ve grafların ne zaman kullanıldığını hızlıca öğrenin.
Veritabanı normalizasyonu — 1NF, 2NF, 3NF tek cümlede
Aynı gerçeği yalnızca tek bir yerde tutun — normalizasyonun özünü interaktif görselleştirmelerle bizzat deneyimleyerek öğrenin.