Merhaba arkada?lar,
Bu kurs 7 bölümlük nihai hedefim olan Yapay Zekanın beşinci bölümünü oluşturmaktadır. Python: Python Sıfırdan Uzmanlığa Programlama (1) Data Science ve Python: Sıfırdan Uzmanlığa Veri Bilimi (2) Data Visualization: A'dan Z'ye Veri Görselleştirme (3) Machine Learning ve Python: A'dan Z'ye Makine Öğrenmesi (4) Deep Learning (Derin Öğrenme) Statistical Learning (İstatistik) Artificial Intelligence (Yapay Zeka) Bu Kurs ile Alacaklarınız Sıfırdan Kodlama Becerisi: Sizinle birlikte kod yazıyoruz. Her ders boş bir sayfa ile başlar ve kodu sıfırdan yazarız. Bu şekilde ilerleyebilir ve kodun nasıl bir araya geldiğini ve her satırın ne anlama geldiğini tam olarak anlayabilirsiniz. Kodlar ve Şablonları: Kursta oluşturduğumuz her Python şablonlarını ve kodunu indirebilirsiniz. Bu, sizlere hem daha sonra kod üzerinde pratik yapma hem de kendi projelerinizi şablon sayesinde daha kolay bir şekilde yaratma imkanı sağlayacaktır Teori ve Mantık: Size yalnızca kod yazmayı değil, hem yazdığımız kodun arkasında yatan mantığı ve teoriyi hem de neden böyle bir kod yazdığımızı anlatıyoruz. Kurs içi destek: Size sadece video ile ders anlatımı yapmıyoruz. Size destek olmak için profesyonel Veri Bilimcilerinden oluşan bir ekip oluşturduk. Bu da ders ve ya ders dışı sorularınıza en fazla 72 saat içinde yanıt alacağınız anlamına geliyor. Deep Learning kursu içeriği: Giriş Bölümü Deep Learning Giriş Sık Sorulan Sorular Anaconda Jupyter Notebook Kurulumu Kaggle Deep Learning ve Dataset Tanıtımı Deep Learning giriş Dataset Overview Logistic Regression Computation Graph Initializing Parameters Forward Propagation Backward Propagation Implementing Logistic Regression with Python Implementing Logistic Regression with Sklearn Artificial Neural Network (ANN) Computation Graph Initializing Parameters Forward Propagation Loss, Cost Function Backward Propagation Updata Parameters Create Model L-Layer Neural Network L-Layer Neural Network with Keras L-Layer Neural Network with Pytorch Neural Network Playground Convolutional Neural Network (CNN) Same Padding Max Pooling Fully Connected Network Implementing with Keras Create Model Optimizer Compiler Batch and Epoch Data Augmentation Fitting Model Evaluate Model CNN with Pytorch Recurrent Neural Network (RNN) Recurrent Neural Network with Keras Long Short Term Memory (LSTM) Kurs Hakkında Bazı Öğrenci Yorumları Raşit İri Hocamıza ait önceki kursları da almış biri olarak şunu söylemeliyim ki her kurs birbiri ile bağlantılı bir şekilde ilerliyor. Size önerim daha önceki kursları da alıp o şekil de ilerlemeniz. Kursa gelecek olursak diğer kurslar gibi konuların mantığını örnekler vererek çok güzel bir şekilde kavratıyor. Ferec HAMİTBEYLİ Tek kelime ile mükemmel. Tüm arkadaşlarıma, eşime dostuma önerdim bu seriyi. Hangi meslekten olursanız olun, yapay zeka geleceğin bir parçası ve erkenden öğrenmenizi tavsiye ederim. Osman Homek Bu kursun diğer kurslardan en büyük farkı, yaptığınızı şeyi neden yaptığınızı size anlatması. Bu durum ancak, anlattığı konuyu uygulayan birileri tarafından verilebilir. Bu kurs, asla, slaytların ingilizceden çevrilmesi ile hazırlanmamıştır. Bu nedenle, kursun sonunda, gerçek tecrübelerden süzülmüş bir bilgi edineceksiniz. Hocamıza, vakit ayırıp, bize kıymet verdiği için minnettarım. İçeriğin İngilizce olması sizi yanıltmasın arkadaşlar. Derslerim tamamen Türkçedir. Hemen kaydolun ve bir an önce başlayalım. Bu kurs kimler için uygun:Description
Course content
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.