Açıklama
Deep Learning, yapay zeka (AI) yöntemlerinden biridir ve insan beyninden esinlenerek verileri işlemeyi öğreten bir teknolojidir.
Derin öğrenme modelleri, resimler, metinler, sesler ve diğer verilerdeki karmaşık modelleri tanıyarak doğru öngörü ve tahminler üretebilir.
Derin öğrenme yöntemleri, görüntüleri tasvir etmek veya bir ses dosyasını metne dönüştürmek gibi tipik olarak insan zekası gerektiren görevleri otomatikleştirmek için kullanılabilir.
Derin öğrenmenin avantajları arasında otomasyonu ve analitik görevleri iyileştirme, gizli ilişkiler ve düzen keşfi gibi faydalar bulunmaktadır.
Derin öğrenme uygulaması, büyük miktarda veriyi daha derinlemesine analiz edebilir ve eğitilmemiş olabileceği yeni öngörüler ortaya çıkarabilir.
DL uzmanı olmak için, bu teknolojinin temel prensiplerini, uygulamalarını ve avantajlarını öğrenmek gerekir. Ayrıca, derin öğrenme projelerinde deneyim kazanmak da önemlidir. Bu sayede derin öğrenme teknolojisinin nasıl çalıştığını ve nasıl kullanıldığını daha iyi anlayabilirsiniz.
Bu eğitim ile Deep Learning (Derin Öğrenme) temellerini görecek, sıfırdan kendi Neural Network (yapay sinir ağı) yapı kurmayı öğreneceksiniz. Eğitim içeriği farklı veri tipleri ile çalışma olanağı yaratmaktadır. Bu nedenle eğitimi tamamladıktan sonra katılımcılar sadece teorik olarak sağlam bir altyapıya sahip olmakla kalmayıp, pratik olarak da gerçek hayatta öğrendiklerini uygulayabilecek seviyede olacaktır.
Eğitim Hakkında
EĞİTİM HEDEFLERİ TEMEL SEVİYE
- Deep Learning temellerini öğrenmek,
- Yapay Sinir Ağları ve çalışma şekilleri hakkında genel bilgi edinmek; gerçek hayatta nasıl kullanıldıklarına dair bilgi edinmek,
- Python programlama diliyle derin öğrenme modelleri tasarlamak,
- Pytorch Tensors ve daha ileri seviye Pytorch fonksiyonlarını kavramak,
- Veri Bilimi Projelerinde dikkat edilmesi gerekenleri öğrenmek,
- Baseline Model, Gradient, Sigmoid, Non-linearity, Regularization, Binary ve Multi-Class Classification, Loss Function…
EĞİTİM İÇERİĞİ TEMEL SEVİYE
- PyTorch Temelleri
Pytorch Tensors
Broadcasting
Reshaping
Concatenation-Stacking
Automatic Differentiation
- Deep Learning Temelleri
Bir veri bilimi projesine başlanınca nelere dikkat edilmeli?
Baseline Model
Neden Gradient maksimum artış yönünü verir?
Neural Network temelleri- Her şey bir fonksiyon olarak düşünülebilir
Harbiden neden kullanıyoruz biz bu Sigmoid’i?
Modele Non-linearity eklemek ve bu neden gereklidir?
Neden normalizasyon modeli eğitirken yardımcı olur?
Inputları aynı mantık uzayına çekmek
Regularization’ı anlamak
Loss function tanımlanması
Loss function vs Metric – Loss
Batch nedir, boyutu neden önemlidir?
0’dan Binary Classification
0’dan Multi-class classification
Eğitimi Kimler Almalı?
- Temel matematik ve algoritma bilgisine sahip olanlar,
- Python kodlama/programlama bilgisine sahip olan herkes için uygundur.
Gereksinimler
Python dilinde kodlama/programlama konusunda bilgi sahibi olmak.
Bu eğitimi kurumsal olarak planlayın!
Bu eğitim kurumunuza özel farklı sürelerde ve içerikte planlanabilir. Eğitim hedeflerini gerçekleştirmek için detaylı zengin içerik ve planlama için bizimle iletişime geçiniz.
