Deep Learning Path

Derin öğrenme algoritmalarının gücünü keşfedin, karmaşık problemleri çözmek ve yenilikçi çözümler geliştirmek için bu teknolojiyi nasıl kullanacağınızı öğrenin. Geleceğin yapay zeka uzmanı olmak için bugün adım atın.

Kayıt Ol

Mezunlarımızın Çalıştığı Şirketler

Eğitim programlarımız lider şirketlerle kurduğumuz ortaklıklar ile güçlendirilmiş ve inovatif ekipler tarafından kullanılmaktadır.

Program hakkında ayrıntılı bilgi edinin

Kurs 27 Saat

Deep Learning Path

Deep Learning Path eğitimi, yapay zeka ve veri bilimi dünyasında derinlemesine bir yolculuğa çıkmak isteyenler için titizlikle hazırlanmış kapsamlı bir programdır. Bu eğitim, yapay sinir ağlarının temel prensiplerinden başlayarak, evrişimli sinir ağları (CNN), ardışık modeller (RNN, LSTM) ve doğal dil işleme (NLP) gibi ileri düzey konulara kadar geniş bir yelpazeyi kapsar. Katılımcılar, TensorFlow ve Keras gibi popüler derin öğrenme araçlarını kullanarak pratik projeler geliştirirken, aşırı öğrenme ve hiperparametre optimizasyonu gibi önemli konuların derinlemesine incelenmesiyle bilgi ve becerilerini pekiştirirler. . Gerçek dünya uygulamaları ve vaka çalışmalarıyla desteklenen bu program, derin öğrenmenin temellerinden ileri seviyelere kadar, katılımcılara derinlemesine bir bilgi ve uygulama deneyimi sunmayı amaçlıyor.

Müfredatı gizle

Introduction to Deep Learning

Bu bölümde, derin öğrenmenin temel kavramlarını keşfedecek ve bu alanda kullanılan en önemli teknikleri öğrenmeye başlayacaksınız. Derin öğrenmenin tarihi gelişiminden başlayarak, günümüzdeki en popüler algoritmalara kadar geniş bir yelpazede bilgi edineceksiniz. Derin öğrenme ekosistemini ve temel yapı taşlarını anlamak, bu bölümün ana odak noktasıdır.

Bölümü ayrıntılı incele

What is Deep Learning
Deep Learning Libraries
Working Environments
Face Recognition
Gender Race Emotion Detection
Bonus History of Deep Learning

Logistic Regression

Bu bölümde, makine öğrenimi dünyasının en temel ve yaygın kullanılan algoritmalarından biri olan Lojistik Regresyon ile tanışacaksınız. Bu yöntemi, sınıflandırma problemlerinde nasıl etkili bir şekilde kullanabileceğinizi öğrenerek, gerçek dünya verileri üzerinde uygulamalı projelerle destekleneceksiniz. Lojistik Regresyonun temel prensiplerini ve uygulama alanlarını derinlemesine inceleyeceğiz.

Bölümü ayrıntılı incele

Quick Introduction
Logistic Regression
Measuring Performance
Update Weights
App Train Evaluation
Assignment Logistic Regression

Structured Data Modeling with Artificial Neural Network

Yapay Sinir Ağları ile yapılandırılmış veri modellemeyi öğreneceğiniz bu bölümde, sinir ağlarının çalışma prensiplerini kavrayacak ve bu algoritmaların veri bilimi problemlerinde nasıl kullanıldığını göreceksiniz. Sinir ağlarının veri analizi ve modelleme süreçlerindeki yerini anlamak, bu bölümün ana hedefidir.

Bölümü ayrıntılı incele

Basic Concepts of ANN
Learning Process in ANN
TensorFlow Keras
Enhancing NN Overfitting
Hyperparameters Optimization
Bonus Optimization Algorithms

Convolutional Neural Network

Evrişimli Sinir Ağları (CNN) ile görüntü işleme ve tanıma üzerine odaklanacağımız bu bölümde, CNN'lerin temel prensiplerini ve mimarilerini öğreneceksiniz. Gerçek dünya görüntü verileri üzerinde uygulamalı projelerle desteklenen bu bölüm, derin öğrenme tekniklerini ileri seviyelere taşımanız için güçlü bir altyapı sunmaktadır.

Bölümü ayrıntılı incele

Basic Concepts Learning Process
Image Classification with CNN
CNN Architectures
Transfer Learning Fine Tuning
Object Detection

Sequence Models

Bu bölümde, dizisel verilerle çalışmak için en çok tercih edilen modeller olan RNN, LSTM ve GRU gibi sekans modellerini öğreneceksiniz. Doğal dil işleme ve zaman serisi analizi gibi alanlarda sıklıkla kullanılan bu modellerin derinliklerine inerek, karmaşık sekans verilerini nasıl işleyebileceğinizi keşfedeceksiniz.

Bölümü ayrıntılı incele