Milli Teknoloji Hamlesi hedefimizde İstanbul Deneyap Teknoloji Atölyeleri Yapay Zeka Eğitmenlik başvurusu süreci başlamıştır.
15 farklı lokasyonda bulunan Deneyap Teknoloji Atölyelerinde, ortaokul ve lise seviyesindeki öğrencilere 10 farklı başlıkta teknoloji eğitimleri verilmektedir. 2017 yılında Geleceğin Teknoloji Yıldızları Programına başlayan Deneyap öğrencilerinin 10. Eğitimi olan “Yapay Zeka” eğitim programında eğitmen olmak isteyen adayların, belirlenen başvuru süreçlerinin tamamımı başarıyla geçmesi beklenir.
1. Eğitmenlik Başvuru Süreçleri
Eğitmenlik başvuru süreçleri 3 aşamadan oluşmaktadır.
1. Online Başvuru
a. Eğitmenlik Başvuru Formu
b. Ön Eleme: Star Form
2. Mülakat
3. Eğitmen Eğitimi
1.1.Online Başvuru
Deneyap Teknoloji Atölyelerinde eğitmen olmak isteyen adaylar, www.deneyap.org üzerinden “Eğitmenlik Başvurusu” duyurusunu takip ederler. Duyurunun ardından, adayların “Eğitmenlik Başvuru Formunu” doldurması beklenir.
Eğitmenlik Başvuru Formunda istenilen bilgileri doğru ve eksiksiz doldurmak adayın
sorumluluğundadır.
1.1.1. Eğitmenlik Başvuru Formu
Eğitmenlik başvuru formunda “Aday Bilgileri” “Atölye Tercihi ”ve teknik sorulardan oluşan
“Değerlendirme Testi” olmak üzere üç bölüm bulunmaktadır.
Aday Bilgileri Bölümü
Aday bilgileri bölümünde eğitmenlerden aşağıdaki alanları doldurmaları beklenir.
• Kimlik Bilgileri
• Adres Bilgisi
• Eğitim Bilgileri
• Meslek Bilgileri (Mezun ise)
• Sertifikalar (Tüm belgeler tek bir dokümana eklenip pdf olarak yüklenmelidir)
– Almış olduğu eğitimler
– Vermiş olduğu eğitimler
– Yeterlilik Belgeleri
– Uzmanlık Belgeleri
– Dil belgeleri
Atölye Tercihi Bölümü
• Eğitim vermek istediği günler ve seanslar (Aday uygunluğuna göre 4 seçeneği de
seçebilir)
– Cumartesi Öğleden Önce (09:00 – 13:00)
– Cumartesi Öğleden Sonra (13:30 – 17:30)
– Pazar Öğleden Önce (09:00 – 13:00)
– Pazar Öğleden Sonra (13:30 – 17:30)
• Eğitim vermek istediği şube
– Aday, kendisine en uygun lokasyondaki deneyap şubeleri arasından 3 tercihte
bulunur. Eğitmen olması durumunda; şube, gün, saat tercihi ve derslikteki
eğitmen kontenjanı dikkate alınarak eğitim vereceği şube belirlenir.
Değerlendirme Testi Bölümü
Eğitmen adayının eğitim verebilmesi için gerekli önkoşul konularda, bilgi ve becerilerini
ölçebilmek için hazırlanmış temel ve orta seviye soruların bulunduğu bölümdür. Aday
aşağıdaki konu başlıklarından, rastgele bir şekilde karşına gelen soruları belirlenen süre
içerisinde tamamlamalıdır.
• Soruların geleceği alanlar
– Algoritmik Düşünme Becerisi (4 soru)
– Orta Düzey Programlama Bilgisi (2 soru)
– Python (2 soru)
– Temel Yapay Zeka Konuları (2 soru)
– Makine Öğrenmesi (2 soru)
– Yapay Sinir Ağları (2 soru)
Kendilerine ait bilgileri doğru ve eksiksiz tamamlayan adaylar ön değerlendirmeye alınırlar.
Formda belirtilen bilgiler doğrultusunda, özgeçmişi kuvvetli bulunan adaylar bir sonraki
değerlendirme aşamasına geçiş yaparlar.
1.1.2. Ön Eleme: Star Form
Online başvuruda bulunan tüm adayların başvuru formları incelenir. Özgeçmişleri
doğrultusunda kuvvetli bulunan adaylara e-posta aracılığıyla Star Form gönderilir. Adayların, belirtilen zaman dilimi içerisinde formu doldurup göndermeleri beklenir. Star Formda istenilen bilgileri doğru ve eksiksiz girmek adayın sorumluluğundadır.
1.2.Mülakat
Star Form üzerinden yapılan değerlendirme sonucunda, ön bilgileri güçlü bulunan eğitmen
adaylarına e-posta aracılığıyla mülakat günü ve saati hakkında bilgilendirme yapılır. Eğitmen Belirleme Jürisi, belirlenen tarihler arasında eğitmen adayları ile görüşmelerini tamamlar.
Mülakat sürecinde adayın kişisel özellikleri, eğitmenlik yönü ve vermesi planlanan eğitim
hakkında yapmış olduğu çalışmalar değerlendirilir. Mülakat değerlendirmesi sonucunda
eğitmen eğitimini almak için yeterli hazır-bulunuşluğu bulunan adaylar eğitime katılmaya hak kazanırlar. Başvurmuş oldukları eğitim programının eğitmen eğitimi tarihleri, adaylara e-posta aracılığıyla bildirilecektir.
1.3.Eğitmen Eğitimi
Eğitmen eğitimleri, Tübitak Gebze yerleşkesinde bulunan Tüsside eğitim tesislerinde
konaklamalı olarak gerçekleşmektedir. Eğitimler, müfredat ve ders içerikleriyle paralel olarak hazırlanan Pedagojik Alan Bilgisi ve Uygulamalı Teknik eğitimler olmak üzere 2 bölüme ayrılır ve ortalama 3 gündür. Eğitmen eğitimlerine katılarak başarıyla tamamlayan adaylar, nihai eğitmen olmak üzere belirlenir ve ilgili deneyap şubesinde eğitim vermeye başlar.
*Eğitmen adayları, eğitim esnasında ve sonrasında eğitimi veren kişilerce değerlendirilir.
Eğitmen Eğitimine katılan adayların, nihai eğitmen olarak belirlenmesinde eğitim esnasındaki performansları etkilidir.
* Eğitmen Eğitimine dahil olmayan adaylar Deneyap Teknoloji Atölyelerinde eğitmen olamaz.
* Eğitmen eğitimi ücretsizdir ancak eğitmen Eğitimine dahil olmaya hak kazanan ve kabul eden eğitmen adayları, aldığı eğitimin karşılığı olarak en az 1 sınıfın, en az 1 eğitim süresi boyunca sorumluluğunu üstlenmeyi kabul etmiş sayılırlar. Ayrıca, eğitmen adaylarından ders sonu değerlendirme yöntemi olarak uygulanan proje çalışmaları için öğrencilere rehberlik etmeleri de beklenir.
* Eğitmen Eğitimi sonucunda nihai eğitmen olarak belirlenen adaylarla, belirlenen şartlar
doğrultusunda eğitimi tamamlamaları konusunda taahhütname imzalanır.
2. Eğitim Verme Süreci
Deneyap Teknoloji Atölyeleri eğitimleri cumartesi veya pazar günleri öğleden önce veya
öğleden sonra olmak üzere 4 farklı seans olarak verilir. Her eğitim bitiminde öğrenciler
eğitmenleri rehberliğinde takım halinde proje çalışmalarını yapar ve sergiler.
Eğitim süreci her bir ders için ve her bir dönem için değişmektedir. Güz döneminde 1 eğitim
süreci proje haftaları dahil ortalama 8-14 hafta sürmektedir. Yaz döneminde ise proje haftaları dahil ortalama 5-7 hafta sürmektedir.
Her Deneyap atölyesinde 2 eğitmen bulunmaktadır. Eğitmenlerin dersi işbirliği halinde
yürütmeleri beklenmektedir. Her eğitmenden kendi atölyesini ve öğrencilerini eğitim süreci
boyunca sahiplenmesi beklenir.
* Eğitimlerde saatlik ücret ödemesi 30 tl’dir. Ödemeler eğitim dönemi tamamlandıktan sonra toplu halde yapılacaktır.
* Eğitim sürecinde 2’den fazla devamsızlık yapılması durumunda ödeme gerçekleşmeyecektir.
3. Eğitim Başlıklarına Göre Başvuru Kriterleri
Deneyap Teknoloji Atölyelerinde ortaokul ve lise öğrencilerine verilecek eğitimler teorik ve
proje tabanlı uygulama eğitimlerini kapsamaktadır. Başvurduğu alanda adayın kendini yetkin hissetmesi eğitmenlik şansını artıracaktır.
Yapay Zeka eğitimi için ortaokul ve lise seviyesinde uygulanması düşünülen haftalık konu
başlıkları aşağıda belirtilmiştir. Adayların başvuruda bulunurken bu başlıklar için gereken
teknik önbilgi ve becerileri göz önünde bulundurmaları beklenir.
Online Başvuru Sürecinin Başlaması 6 Ağustos
Online Başvuru Sürecinin Kapanması 20 Ağustos
Ön Elemeyi Geçen Adayların İlanı 2 Eylül
Mülakat 7-8 Eylül
Mülakat Sonuçlarının Açıklanması 1A Eylül
Eğitmen Eğitimi 27-28-29 Eylül
Atölyelerde Eğitimin Başlaması 5-6 Ekim
Lise Seviyesi Konu Başlıkları
1. Yapay Zeka Kavramına Giriş, Zeka Nedir? Beyin Nasıl Çalışır?
2. Veri’nin Önemi ve Veri Ön İşleme
3. Yapay Zeka’nın Alt Dalları
➢ Uzman Sistemler
➢ Computer Vision
➢ Metin İşleme
➢ Makine Öğrenmesi
➢ Yapay Sinir Ağları
➢ Deep Learning
4. Makine Öğrenmesi Kavram ve Teknikleri
➢ Naive Bayes
➢ K-Means Clustering
➢ Uygulama : Reklam Analiz & Bütçe Analiz
5. Polynomial Regression, Association Rule Learning – Apriori , Model Selection
➢ Uygulama : Pozisyona Göre Maaş Tahmii
➢ Uygulama : Market Alışverişi
6. Yapay Sinir Ağı, Perceptron ve Çok Katmanlı Ağlar
➢ Uygulama : Müşteri-Banka İlişkisi
7. Yapay Sinir Ağ Çeşitleri, Yapay Sinir Ağları Optimizasyonu
➢ Feed Forward
➢ Back-Propagation
➢ Markov Chain
➢ Hopfield Network
➢ Boltzmann Machine
➢ Reinforcement Learning
8. Makine Öğrenmesi ve Yapay Sinir Ağ Özeti , Uygulamalar
➢ Uygulama : Özelliklerine Göre Ev Fiyatı Tahmini
➢ Uygulama : Zehirli Mantar Tespiti
9. Deep Learning Nedir? Deep Learning Modelleri
10. Uygulamalar ve Proje Bilgilendirme
Ortaokul Seviyesi Konu Başlıkları
1. Yapay Zeka Kavramına Giriş, Zeka Nedir? Beyin Nasıl Çalışır?
2. Veri’nin Önemi ve Veri Ön İşleme
3. Yapay Zeka’nın Alt Dalları
➢ Uzman Sistemler
➢ Computer Vision
➢ Metin İşleme
➢ Makine Öğrenmesi
➢ Yapay Sinir Ağları
➢ Deep Learning
4. Makine Öğrenmesi Kavram ve Teknikleri
➢ Decision Tree Classification
➢ K-Means Clustering
➢ Uygulama
5. Polynomial Regression, Association Rule Learning – Apriori
➢ Uygulama
6. Yapay Sinir Ağı, Perceptron ve Çok Katmanlı Ağlar
➢ Uygulama
7. Deep Learning Nedir? Deep Learning Modelleri
8. Makine Öğrenmesi ve Yapay Sinir Ağ Özeti , Uygulamalar
