Deep Learning ve Python: İleri Seviye Derin Öğrenme (5.1)

İleri Seviye Derin Öğrenme

• İleri seviye Derin Öğrenme kursu ile hem Residual Networks, Transfer Learning, Autoencoders ve Generative Adversarial Networks konularının mantığını hem de Python kütüphanelerinden olan Pytorch ve Keras ile kodlamasını öğreneceğiz.

İleri Seviye Deep Learning (Derin Öğrenme) kursu içeriği:   

• Giriş Bölümü

  • İleri Seviye Derin Öğrenme ders programı

  • Python Kurulumlar

  • Github Kaynaklar

  • İndirilebilir Kaynaklar

• Convolutional Neural Networks (CNN) Gözden Geçirme

  • Convolutional Neural Networks Nedir?

  • Proje1: Python (Keras) ile Fruit360 veri seti kullanarak Convolutional Neural Networks kodlama

  • Proje2: Python (Keras) ile MNIST veri seti kullanarak Convolutional Neural Networks kodlama

• Deep Residual Networks (DRN)

  • Convolutional Neural Networks vs Deep Residual Networks

  • Vanishing Gradient Problem (Kaybolan Gradyan Problemi)

  • Deep Residual Networks Nedir?

  • Proje3: Python (Pytorch) ile IR Pedestrian veri seti kullanarak Deep Residual Networks kodlama

• Transfer Learning (Transfer Öğrenmesi)

  • Transfer Learning Nedir?

  • Transfer Learning Örnekleri

  • Proje4: Python (Keras) ile Fruit360 veri seti kullanarak Transfer Learning (VGG16) kodlama

  • Proje5: Python (Keras) ile CIFAR10 veri seti kullanarak Transfer Learning (VGG19) kodlama

• Autoencoders (Otomatik Kodlayıcı)

  • Autoencoders Nedir?

  • Proje6: Python (Keras) ile MNIST veri seti kullanarak Autoencoders kodlama

• Generative Adversarial Networks (GANs) (Üretken Rakip Ağlar)

  • Generative Adversarial Networks Nedir?

  • Generative Adversarial Networks kullanım alanları

  • Proje7: Python (Keras) ile MNIST veri seti kullanarak Generative Adversarial Networks kodlama

• EK1: Convolutional Neural Network (CNN)Convolutional Neural Networks

  • 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

Neden Python?

• Python 2018 IEEE araştırmasına göre dünya çapında en çok kullanılan ve tercih edilen programlama dili.

• Python kolay öğrenilebilirliği sayesinde kodlamaya yeni başlayanların ilk tercihi oluyor.

• Python open source (açık kaynak) olması nedeni ile Facebook yada Google gibi dünyanın en büyük şirketleri tarafından destekleniyor.

• Veri bilimi, makine öğrenmesi yada yapay zeka denince akla ilk olarak Python dili geliyor. Bu durumda Python'ın dünya çapında büyük bir kitlesinin olmasına neden oluyor.

• Python öğrenmesi en kolay olan dillerin başında geliyor.

• Kariyer açısından Python en çok fırsata sahip dillerinden biri.

Neden Derin Öğrenme?

• Derin öğrenme modelleri veri sayısı arttığı zaman klasik makine öğrenmesi yöntemlerinden çok daha başarılı sonuçlar veriyor.

• Derin öğrenme furyası tüm dünyada çığ gibi büyüyor ve bizlerde yolun başındayken derin öğrenmeyi öğrenmeliyiz.

• Derin öğrenme bilgisine sahip olmak iş hayatında fark yaratacak.

• Derin öğrenme herkesin öğrenebileceği kolay bir konu değil bu nedenle derin öğrenme bilen biri olarak her alanda daha kıymetli olursunuz.

Bu Kurs ile Alacaklarınız

1. 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.

2. 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

3. Teori ve Mantık: Size yalnızca kod yazmayı değil, hem yazdığımız kodun arkasında yatan mantığı ve teoriyi hem de neden böyle bir kod yazdığımızı anlatıyoruz.

4. 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.

İçeriğin İngilizce olması sizi yanıltmasın arkadaşlar. Derslerim tamamen Türkçedir.   

Hemen kaydolun ve bir an önce başlayalım.