Tüm Eğitimlerde %60 indirim!
Eğitimleri İncele
Yılın en büyük indiriminin bitmesine
Sohbete Başla

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 Ücretsiz Ön izlemeyi Başlat

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
1
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.

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

2
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.

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

3
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.

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

4
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.

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

5
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.

  • Recurrent Neural Network (RNN)
  • Long Short Term Memory (LSTM)
  • Gated Recurrent Unit (GRU)
  • Natural Language Processing (NLP)

2
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.

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

4
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.

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

Yetkinlik Edin
Deep Learning Path Öğren
%60 indirim
En İyi Fiyat

Bugün Öğrenmeye Başla

1 yıl boyunca sınırsız erişim

Her yıl yalnızca 30$'a otamatik erişim yenileme

Yenileme diledigin zaman iptal edilebilir

Kupon Kodu: BF60

$ 430 $ 172 .00 /tek seferlik

  • Tüm materyallere 1 yıl erişim
  • Ders videoları & materyalleri
  • Puanlanan quiz’ler
  • Sertifika
Şimdi Kayıt Ol

Miuul, gerekli gördüğü durumlarda eğitim içeriklerinde, modüllerde ve yenileme ücretlerinde değişiklik yapma hakkını saklı tutar. 30$'lık yıllık yenileme ücreti şu an için özel bir fırsattır; ileride bu koşullarda revizyon yapılabilir.

Çeşitli ölçeklerdeki kurumlar ekipleri için Miuul'u kullanıyor.

Çalışanlarınıza özel teklif almak için Bize yazın

Deep Learning Path öğrenmeye bugün başla!
Kayıt Ol