What you'll learn:
- Temel yapay sinir ağları çalışma şekli ve gerçek hayat problem çözümü
- Derin öğrenme modeli tasarlarken dikkat edilmesi gereken adımlar
- Evrişimli Sinir Ağları (CNN) çalışma şekli ve gerçek hayat problemi çözümü
- Özyinelemeli Sinir Ağları (RNN, LSTM) ile doğal dil işleme problemlerine uygulamalı çözümler
- Python kütüphanelerini kullanarak derin öğrenme modeli tasarlama
- Kapsül Ağları (Capsule Networks) yapısı ve çalışması
- Çekişmeli Üretici Ağlar (GAN) çalışma şekli
- Pekiştirmeli Öğrenme (RL) çalışma şekli
- Python programlama dilinde Tensorflow ve Keras kütüphaneleri kullanarak gerçek hayat problemlerine çözüm getirebilme becerisi
Yapay zeka alanına giriş yapmak ve "öğrenen" uygulamalar geliştirmek istiyorsanız derin öğrenme yöntemlerini öğrenmek için sizi temelden ileri seviyeye kadar teorik anlatım ve pratik uygulamaları içeren bu kapsamlı "Derin Öğrenmeye Giriş" eğitimime davet ediyorum.
Eğitimi bitirdiğinizde, derin öğrenmenin temellerini, yapay sinir ağı modelleri oluşturma ve geliştirme adımlarını ve başarılı yapay öğrenme projelerini nasıl gerçekleştirebileceğinizi öğreneceksiniz. Uygulayacağımız yöntemler:
Temel yapay sinir ağları,
Evrişimli sinirağları (CNN),
Özyinelemeli sinir ağları (RNN),
Uzun-kısa vadeli bellek modeli(LSTM),
Makine öğrenmesinde optimizasyon ve regülarizasyon yöntemlerini,
Kapsül ağları,
Pekiştirmeli öğrenme (RL),
Çekişmeli üretici ağları (GAN)
Tüm bu yöntemleri Python programlama dili kullanarakTensorFlow ve gerisinde çalışan Keras kütüphanelerindeuygulayacaksınız.
Yapay zeka ve derin öğrenmeçoklu endüstrileri geliştirmekte vedönüştürmektedir. Bu dersi tamamladıktan sonra, bunu işinize uygulamak için yaratıcı yollar bulabilirsiniz.
