EĞİTİM PROGRAMI

Derin Öğrenme

Günümüzde yaygınlaşmakta olan chatbotlar, sesli asistanlar ve otonom araçlar gibi teknolojilerin ileride tamamen yaşantımıza gireceği dünyada, bu teknolojiler için gerekli olan teknik yetkinlikleri öğreneceğimiz bu bölümde, derin öğrenme dünyasının büyük atmosferine ilk adımlarımızı atmış olacağız.

Eğitimi İncele

GY Üyeliğinin Avantajlarını Kullan

Geleceği Yazanlar’a giriş yaparsan eğitim sürecini takip edebilirsin.

Derin Öğrenmeye Giriş:

Günümüzde yaygınlaşmakta olan chatbotlar, sesli asistanlar ve otonom araçlar gibi teknolojilerin ileride tamamen yaşantımıza gireceği dünyada, bu teknolojiler için gerekli olan teknik yetkinlikleri öğreneceğimiz bu bölümde, derin öğrenme dünyasının büyük atmosferine ilk adımlarımızı atmış olacağız. Derin öğrenmeye giriş eğitimi aşağıdaki 5 aşamadan oluşmaktadır;

Derin Öğrenme Nedir

Kısa Tarihçe

Derin Öğrenmenin Yaygınlaşmasının Sebepleri

Derin Öğrenme Bugüne Kadar Neler Başardı

Derin Öğrenme Araçları

 

Yaklaşık 23 dakika sürecek olan eğitimde 5 video izlemen için seni bekliyor! Tüm eğitimleri tamamlamak ve sınavı başarıyla geçerek sertifikaya hak kazanmak senin elinde! Şimdi zaman kaybetmeden eğitime başla!

 

 

ANN (Yapay Sinir Ağları):

İnsan beyninin öğrenme yapısı referans alınarak geliştirilen yapay sinir ağları derin öğrenme dünyasının temel yapı taşlarındandır. Yapay sinir ağı geliştirmek için gerekli olan yetkinlikleri öğreneceğimiz bu bölümde, derin öğrenme alanındaki sinir ağlarını anlamak ve geliştirmeler yapabilmek adına daha derine inerek temel oluşturacak yetenekleri ediniyor olacağız. Yapay sinir ağları eğitimi aşağıdaki 3 aşamadan oluşmaktadır;

Yapay Sinir Ağlarına Giriş

Yapay Sinir Ağları

Yapay Sinir Ağları Uygulama

 

Yaklaşık 3.5 saat sürecek olan eğitimde 23 video izlemen için seni bekliyor! Tüm eğitimleri tamamlamak ve sınavı başarıyla geçerek sertifikaya hak kazanmak senin elinde! Şimdi zaman kaybetmeden eğitime başla!

 

CNN (Evrişimli Sinir Ağları):

İnsanlar olarak en önemli duyu organlarımızdan birisi de görme duyusu, insanlar her şeyden çok gördüklerine güvenirler. Gezerken, nesneleri tanırken, insanların yüz ifadelerini yorumlarken ve daha birçok alanda görmeye dayalı işlemler gerçekleştiriyoruz. Bunu bir makineye yaptırmak isteseydik nasıl yapardık? Görüntü işleme alanında en iyi derin öğrenme algoritmalarından birisi olan Evrişimli Sinir Ağları ile bunu gerçekleştirebiliriz. Evrişimli sinir ağı geliştirmek için gerekli olan yetkinlikleri öğreneceğimiz bu bölümde, derin öğrenme dünyasının bilgisayarlı görü alanındaki büyük atmosferine ilk adımlarımızı atmış olacağız. Evrişimli sinir ağları eğitimi aşağıdaki 3 aşamadan oluşmaktadır;

Evrişimli Sinir Ağlarına Giriş

Evrişimli Sinir Ağları

Evrişimli Sinir Ağları Uygulama

 

Yaklaşık 2 saat 15 dakika sürecek olan eğitimde 25 video izlemen için seni bekliyor! Tüm eğitimleri tamamlamak ve sınavı başarıyla geçerek sertifikaya hak kazanmak senin elinde! Şimdi zaman kaybetmeden eğitime başla!

 

RNN (Öz Yinelemeli Sinir Ağları):

Biyolojik zekâ, bilgiyi daha önce öğrendiği iç modeli korurken aynı zamanda yeni bilgi geldikçe güncelleyerek artırımlı olarak işler. Öz yinelemeli sinir ağları da bu yapıdan esinlenerek geliştirilmiştir. Öz yinelemeli sinir ağları için gerekli olan yetkinlikleri öğreneceğimiz bu bölümde, derin öğrenme alanındaki dizi veriler (zaman serisi, doğal dil işleme vb.) üzerinde sinir ağlarını anlamak ve geliştirmeler yapabilmek adına temel oluşturacak yetenekleri ediniyor olacağız. Öz yinelemeli sinir ağları eğitimi aşağıdaki 3 aşamadan oluşmaktadır;

Öz Yinelemeli Sinir Ağlarına Giriş

Öz Yinelemeli Sinir Ağları

Öz Yinelemeli Sinir Ağları Uygulama

 

Yaklaşık 1 saat 15 dakika sürecek eğitimde 10 video izlemen için seni bekliyor! Tüm eğitimleri tamamlamak ve sınavı başarıyla geçerek sertifikaya hak kazanmak senin elinde! Şimdi zaman kaybetmeden eğitime başla!

 

LSTM (Uzun Kısa Süreli Bellek):

Geçmiş bilginin geleceğe enjekte edilerek, gradyan kaybolması problemi ile savaşan LSTM sinir ağı için, gerekli olan yetkinlikleri öğreneceğimiz bu bölümde, derin öğrenme alanındaki dizi veriler (zaman serisi, doğal dil işleme vb.) üzerinde sinir ağlarını anlamak ve geliştirmeler yapabilmek adına temel oluşturacak yetenekleri ediniyor olacağız. LSTM eğitimi aşağıdaki 2 aşamadan oluşmaktadır;

LSTM Sinir Ağları

LSTM Uygulama

 

Yaklaşık 45 dakika sürecek eğitimde 7 video izlemen için seni bekliyor! Tüm eğitimleri tamamlamak ve sınavı başarıyla geçerek sertifikaya hak kazanmak senin elinde! Şimdi zaman kaybetmeden eğitime başla!

 

Ders Programı (5)

Derin Öğrenme

Derin Öğrenme Giriş

Derin öğrenme hakkında temel bilgileri vermek ve gerçek hayattan örnekler ile konuya giriş yapılmasını sağlamak.

  • 1718 Kişi Kayıtlı

Ders İçeriği

  • Derin Öğrenmeye Giriş
  • Kısa Tarihçe
  • Derin Öğrenmenin Yaygınlaşmasının Sebepleri
  • Derin Öğrenme Bugüne Kadar Neler Başardı
  • Derin Öğrenme Araçları

Derin Öğrenme

Derin Öğrenme ANN

Geleceğimizi şekillendiren derin öğrenme algoritmalarından olan yapay sinir ağları konusu herkesin anlayabileceği şekilde ve günlük hayattan uygulamalar ile ele alınıyor.

  • 1170 Kişi Kayıtlı
  • 510 Kişi Sertifika Aldı

Ders İçeriği

  • ANN
  • Yapay Sinir Ağları
  • Uygulama

Derin Öğrenme

Derin Öğrenme CNN

Geleceğimizi şekillendiren derin öğrenme algoritmalarından olan evrişimli sinir ağları konusu herkesin anlayabileceği şekilde ve günlük hayattan uygulamalar ile ele alınıyor.

  • 847 Kişi Kayıtlı
  • 338 Kişi Sertifika Aldı

Ders İçeriği

  • CNN
  • Evrişimli Sinir Ağları
  • Uygulama

Derin Öğrenme

Derin Öğrenme RNN

Geleceğimizi şekillendiren derin öğrenme algoritmalarından olan öz yinelemeli sinir ağları konusu herkesin anlayabileceği şekilde ve günlük hayattan uygulamalar ile ele alınıyor.

  • 618 Kişi Kayıtlı
  • 252 Kişi Sertifika Aldı

Ders İçeriği

  • Öz Yinelemeli Sinir Ağlarına Giriş
  • Öz Yinelemeli Sinir Ağları
  • Uygulama

Derin Öğrenme

Derin Öğrenme LSTM

Geleceğimizi şekillendiren derin öğrenme algoritmalarından olan uzun kısa süreli bellek (lstm) konusu herkesin anlayabileceği şekilde ve günlük hayattan uygulamalar ile ele alınıyor.

  • 606 Kişi Kayıtlı
  • 206 Kişi Sertifika Aldı

Ders İçeriği

  • Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM)
  • Uygulama
Abone ol Derin Öğrenme