| 1 | Makine öğrenmesine giriş ve temel kavramlar | [1]s.1–10 |
| 2 | Veri ön işleme teknikleri ve özellik mühendisliği | [1]s.11–22 |
| 3 | Gözetimli öğrenme: regresyon yöntemleri | [2]s.5–18 |
| 4 | Gözetimli öğrenme: sınıflandırma algoritmaları | [1]s.23–35 |
| 5 | Denetimsiz öğrenme: kümeleme yaklaşımları | [2]s.19–31 |
| 6 | Denetimsiz öğrenme: boyut azaltma yöntemleri | [1]s.36–48 |
| 7 | Model değerlendirme ve seçim metrikleri | [1]s.49–60 |
| 8 | Derin öğrenme kavramlarına giriş | [3]s.3–12 |
| 9 | Gerçek dünya uygulamaları: sınıflandırma senaryoları | [2]s.32–42 |
| 10 | Model optimizasyonu ve hiperparametre ayarı | [1]s.61–73 |
| 11 | Endüstride makine öğrenmesi uygulamaları | [3]s.13–25 |
| 12 | Makine öğrenmesinde etik ve güvenlik | [2]s.43–50 |
| 13 | Proje geliştirme süreci | [1]s.74–85 |
| 14 | Proje sunumu ve genel değerlendirme | |