Keras ile derin öğrenme konusunda kapsamlı bir kurs aracılığıyla yapay zeka ve makine öğrenmesi becerilerinizi geliştirin. Derin öğrenme ortamı kurulumundan başlayarak, kanser tespiti için ilk modelinizi oluşturmayı öğrenin. Aktivasyon fonksiyonları, hata fonksiyonları ve optimizasyon teknikleri hakkında derinlemesine bilgi edinin. Convolutional Neural Network'ler ile görüntü işleme ve obje tanıma uygulamalarını keşfedin. Recurrent Neural Network'ler ve LSTM yapıları hakkında bilgi sahibi olun. Oyunlara yapay zeka entegre etmeyi ve eğitilmiş modelleri kaydetmeyi öğrenin. Generative Adversarial Network'lerin temellerini anlayın. Uygulamalı örnekler ve projeler aracılığıyla teorik bilgilerinizi pratiğe dökün.
Overview
Syllabus
Keras ile Derin Öğrenme -1- Giriş.
Keras ile Derin Öğrenme -1.5- Derin Öğrenme Ortamı Kurulumu.
Keras ile Derin Öğrenme -2- İlk Modelimizde Kanser Tespiti Yapalım.
Keras ile Derin Öğrenme -3- Aktivasyon Fonksiyonları.
Keras ile Derin Öğrenme -4- Loss/Hata Fonksiyonu.
Keras ile Derin Öğrenme -5- Optimizasyon Fonksiyonları.
Keras ile Derin Öğrenme -6- Learning Rate/Öğrenme Katsayısı.
Keras ile Derin Öğrenme 7- Dropout Katmanı.
Keras ile Derin Öğrenme -8- Bilgisayar Resmi Nasıl Görüyor?.
Keras ile Derin Öğrenme -9- Görüntü İşleme ve Convolution Layer'da Filtreler.
Keras ile Derin Öğrenme -10- Convolutional Layer.
Keras ile Derin Öğrenme -11- Max-Pooling ile Boyut Azaltma (Dimensionality Reduction).
Keras ile Derin Öğrenme -12- Convolutional Neural Network ile Obje Tanıma (CIFAR-10).
Keras ile Derin Öğrenme -13- Oyuna Yapay Zeka Kodlayalım.
Keras ile Derin Öğrenme -14- AlexNet ve Diğer State-of-Art Modeller.
Keras ile Derin Öğrenme -15- Oyunumuz için Sinir Ağımızı Yazalım.
Keras ile Derin Öğrenme -16- Eğittiğimiz Modeli Kaydetme.
Keras ile Derin Öğrenme -18- Convolutional Neural Network'un Teknik Yapısı, CNN'i Bitiriyoruz.
Keras ile Derin Öğrenme -19- Recurrent Neural Network, Giriş.
Keras ile Derin Öğrenme -20- Vanishing Gradient Problemi ve Aktivasyon Fonksiyonu ile Çözümü.
Keras ile Derin Öğrenme -21- LSTM Yapısını Öğrenelim (Brandon Rohrer).
Keras ile Uygulamalı Derin Öğrenme-1.
Keras ile Uygulamalı Derin Öğrenme-2, CNN Verimi Arttırma, Tahmin.
Keras ile Uygulamalı Derin Öğrenme-3, Image Augmentation, Metodları, Giriş.
Keras ile Derin Öğrenme -22- LSTM'i Kodlayalım, Sinir Ağıyla Karşılaştıralım.
Keras ile Derin Öğrenme -25- Hırsız-Polis Anlatımıyla Generative Adversarial Ağlar.
Taught by
Makine Öğrenmesi
Related Courses
-
Deep Learning A-Z™| Python ile Derin Öğrenme
-
Derin Öğrenme ile Görüntü İşleme: Python OpenCV Keras (Gİ-2)
-
Makine Mühendisleri için Derin Öğrenme
-
Deep Learning ve Python: İleri Seviye Derin Öğrenme (5.1)
-
Deep Learning ve Python: A'dan Z'ye Derin Öğrenme (5)
-
Yapay Zeka ve Derin Öğrenme A-Z™: Tensorflow
