Video: .mp4 (1280x720, 30 fps(r)) | Audio: aac, 44100 Hz, 2ch | Size: 4.23 GB
Genre: eLearning Video | Duration: 60 lectures (10 hour, 37 mins) | Language: Türkçe
Yapay Zeka hakkında hiç bilginiz olmasa dahi Python ile Deep Learning yöntemlerini uygulamalarla sıfırdan öğreniyoruz!
Homepage: https://www.udemy.com/course/derin-ogrenmeye-giris/
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
Requirements
Öğrenme isteği
Temel matematik bilgisi
Temel algoritma bilgisi
Description
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 sinir ağları (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 kullanarak TensorFlow ve gerisinde çalışan Keras kütüphanelerinde uygulayacaksınız.
Yapay zeka ve derin öğrenme çoklu endüstrileri geliştirmekte ve dönüştürmektedir. Bu dersi tamamladıktan sonra, bunu işinize uygulamak için yaratıcı yollar bulabilirsiniz.
Who this course is for:
Geleceğin mesleklerinde yetkin olmak isteyen herkes
Yapay zekaya ilgi duyan herkes
Yapay sinir ağları ve derin sinir ağları geri planındaki matematiği öğrenmek isteyen herkes
Derin öğrenme konusundaki teorik bilgisiyle gerçek hayat problemlerini çözmek isteyenler
Python programlama dili ile TensorFlow ve Keras kütüphanelerini kullanarak kendi derin öğrenme modelini tasarlamak isteyenler
TO MAC USERS: If RAR password doesn't work, use this archive program:
RAR Expander 0.8.5 Beta 4 and extract password protected files without error.
TO WIN USERS: If RAR password doesn't work, use this archive program:
Latest Winrar and extract password protected files without error.
Broknote |
