01. MODÜLPython, Pandas, NumPy & Matplotlib
Veri ve kod altyapısını tazeleyin.
Python, Pandas, NumPy & Matplotlib
- Python özeti
- Pandas özeti
- NumPy özeti
- Matplotlib özeti
72 Saat · 8 Modül · TensorFlow · Keras · PyTorch
Deep LearningEğitimi
Python, NumPy ve Pandas altyapınızı yapay sinir ağlarına taşıyın. Keras ve TensorFlow ile model kurun; CNN, RNN ve LSTM mimarilerini görüntü, sıralı veri ve tahmin problemleri üzerinde uygulayın.
Python Temelli
Model & Proje Odaklı
MEB & Uluslararası Sertifika
Ücretsiz Bilgi İste
Hazır modellerin arkasındaki öğrenme mantığını gerçekten anlamaya başlayın.
Sinir ağları, TensorFlow, CNN ve LSTM odaklı uygulamalı programa katılmak için başvuru sürecini başlatın.
- İster örgün, ister online eğitim
- MEB onaylı ve Uluslararası Sertifika
Bilgi İstek Formu
Eğitim Müfredatı
Temelden uygulamaya ilerleyen net bir öğrenme rotası.
Müfredat sekiz ana başlıkta ilerler. Python ve veri analizi tekrarıyla başlayan rota sinir ağlarının mantığını modern derin öğrenme mimarileriyle birleştirir.
02. MODÜLYapay Sinir Ağları & Perceptron
Sinir ağlarının temel çalışma mekanizmasını öğrenin.
Yapay Sinir Ağları & Perceptron
- Yapay sinir ağı nedir?
- Ağırlıklar ve bias
- Perceptron yaklaşımı
- Çalışma mekanizması
03. MODÜLAktivasyon & Geri Yayılım
Öğrenmenin nasıl gerçekleştiğini inceleyin.
Aktivasyon & Geri Yayılım
- Sigmoid
- Softmax
- ReLU
- Tanh
- Linear
- Leaky ReLU
- Geri yayılım
04. MODÜLKeras & TensorFlow
Model eğitim döngüsünü kurun.
Keras & TensorFlow
- Hiperparametreler
- Batch
- Epoch
- Öğrenme katsayısı
- L1 / L2
- Optimizer’lar
05. MODÜLCNN — Görüntü İşleme
Görsel veride örüntü öğrenen modeller geliştirin.
CNN — Görüntü İşleme
- Görüntü işleme temelleri
- CNN model teorisi
- Model kurma
- Eğitim ve test
- Proje
06. MODÜLRNN
Sıralı veri modelleme yaklaşımını uygulayın.
RNN
- RNN model teorisi
- Model kurma
- Eğitim ve test
- Proje
07. MODÜLLSTM
Uzun bağımlılıkları modelleyen ağlarla çalışın.
LSTM
- LSTM model teorisi
- Model kurma
- Eğitim ve test
- Zamana bağlı model uygulamaları
08. MODÜLModel Arayüzleri
Modeli kullanıcıyla etkileşen uygulamaya taşıyın.
Model Arayüzleri
- Derin öğrenme modeline arayüz kazandırma
- Tahmin çıktılarının sunumu
- Uygulama ve proje yaklaşımı
8 MODÜLLÜ TEKNİK ROTA
Müfredatı gördünüz. Şimdi eğitim modeli ve seviye beklentisini netleştirin.
Programın güncel takvimi, katılım modeli ve teknik ön koşulları hakkında doğrudan bilgi alın.
Program Sonunda
Bilgiyi gerçek iş çıktısına dönüştürün.
Öğrendiğiniz kavramları gerçek senaryolarda kullanabilecek teknik ve uygulamalı yetkinliğe dönüştürün.
✓
Sinir ağlarının çalışma mantığını anlayın
Ağırlık, bias, aktivasyon ve geri yayılım kavramlarını yorumlayın.
✓
TensorFlow ve Keras ile model kurun
Model mimarisini ve eğitim parametrelerini yönetin.
✓
CNN ile görüntü modelleri geliştirin
Görüntü tanıma ve yorumlama senaryolarını modelleyin.
✓
RNN ve LSTM kullanın
Sıralı ve zamana bağlı veri problemlerinde uygun mimariyi seçin.
✓
Modeli uygulamaya taşıyın
Eğittiğiniz modelin çıktısını kullanıcı arayüzü üzerinden sunun.
Merak Edilenler
Deep Learning Eğitimi hakkında sık sorulan sorular
Aklınıza takılanı eğitim danışmanına sormadan önce buradan öğrenin. Soruyu seçin ya da kendiniz yazın.
Eğitim Asistanı
Merhaba. Deep Learning Eğitimi hakkında ne sormak istersiniz?
Sık Sorulanlar
Hazır modelleri kullanmanın ötesine geçin. Kendi sinir ağınızı geliştirin.
Deep Learning programının güncel eğitim planı, grup tarihleri ve başvuru koşulları hakkında bilgi alın.