Derin Öğrenme Modülü
Yapay sinir ağları, ileri seviye derin öğrenme mimarileri ve uygulamaları öğrenin. CNN, RNN, LSTM gibi modern derin öğrenme yöntemleriyle gerçek dünya problemlerini çözün.
Modül Detayları
- 🧠 Derin Öğrenmeye Giriş
- 🔹 Yapay Sinir Ağları Temelleri
- 🔹 Aktivasyon Fonksiyonları
- 🔹 İleri Beslemeli Ağlar
- 📊 Eğitim Süreci ve Optimizasyon
- 🔹 Geri Yayılım Algoritması
- 🔹 Hiperparametre Seçimi
- 🔹 Dropout ve Düzenlileştirme Teknikleri
- 🖼️ Görüntü İşleme için CNN (Convolutional Neural Networks)
- 🔹 Evrişim Katmanları
- 🔹 Havuza Alma (Pooling)
- 🔹 Transfer Learning ve Pre-trained Modeller
- ⏳ Sıralı Veriler için RNN (Recurrent Neural Networks)
- 🔹 LSTM ve GRU
- 🔹 Doğal Dil İşleme Uygulamaları
- 🤖 İleri Seviye Modeller
- 🔹 GAN (Generative Adversarial Networks)
- 🔹 Transformer Mimarileri
- 📈 Model Değerlendirme ve Performans Ölçütleri
Hedef Kitle: Veri bilimciler, yazılım geliştiriciler, yapay zeka alanında uzmanlaşmak isteyen öğrenciler ve profesyoneller.
Önkoşullar: Python ile Makine Öğrenmesi modülünü tamamlamış olmak veya eşdeğer bilgiye sahip olmak.
Süre: 24 saat
Eğitim Türü: Yüz yüze, Çevrimiçi Eş Zamanlı