Gelecegi yazanlar logo

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.

GY Üyeliğinin Avantajlarını Kullan

Geleceği Yazanlar’a giriş yaparsan eğitim sürecini takip edebilir ve rozet kazanmaya başlayabilirsin.

Derin Öğrenmeye Giriş:

Chatbotlar, sesli asistanlar ve otonom araçlar gibi teknolojilerin yaşamımızda daha fazla yer almasıyla birlikte, bu alanlara yön verecek teknik bilgi ve becerilere ihtiyaç artıyor. Bu eğitimle, derin öğrenmenin temel kavramlarına giriş yapacak; aşağıdaki beş başlık altında derin öğrenme evrenine ilk adımınızı atacaksınız:

- Derin Öğrenme Nedir

- Kısa Tarihçe

- Yaygınlaşma Sebepleri

- Bugüne Kadarki Başarıları

- Kullanılan Araçlar

Yaklaşık 23 dakikalık bu eğitimde seni 5 video bekliyor!


ANN (Yapay Sinir Ağları):

İnsan beyninden esinlenerek geliştirilen yapay sinir ağları, derin öğrenmenin yapı taşlarındandır. Bu bölümde sinir ağlarının nasıl çalıştığını öğrenecek, kendi modellerinizi oluşturma temellerini atacaksınız. Eğitim üç aşamadan oluşur:

- Yapay Sinir Ağlarına Giriş

- Yapay Sinir Ağları

- Uygulama

Toplam süre: 3.5 saat – 23 video.


CNN (Evrişimli Sinir Ağları):

Görüntü işleme ve nesne tanıma gibi görsel görevlerde en etkili modellerden olan CNN’lerle tanışacağınız bu bölümde, makinelerin görme yetisini nasıl kazandığını öğreneceksiniz.

- Giriş

- CNN Yapısı

- Uygulama

Toplam süre: 2 saat 15 dakika – 25 video.


RNN (Öz Yinelemeli Sinir Ağları):

Zaman serisi, dil modeli gibi ardışık verilerle çalışmak için geliştirilmiş olan RNN’lerle, geçmiş bilgiyi hatırlayıp geleceğe aktaran yapıları keşfedeceksiniz.

- Giriş

- RNN Yapısı

- Uygulama

Toplam süre: 1 saat 15 dakika – 10 video.


LSTM (Uzun Kısa Süreli Bellek):

Gradyan kaybı sorununu aşmak için geliştirilen LSTM’ler sayesinde, dizi verilerde uzun süreli bağıntıları nasıl yakalayabileceğinizi öğreneceksiniz.

- LSTM Yapısı

- Uygulama

Toplam süre: 45 dakika – 7 video.


Her modülün sonunda sınavı başarıyla tamamlayan katılımcılar sertifika almaya hak kazanır. 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.

2386 Kişi Kayıtlı

0 Kişi Sertifika Aldı

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.

1565 Kişi Kayıtlı

647 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.

1111 Kişi Kayıtlı

434 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.

837 Kişi Kayıtlı

321 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.

829 Kişi Kayıtlı

266 Kişi Sertifika Aldı

Ders İçeriği

Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM)
Uygulama