Giriş
- Girizgah
- Motivasyon
Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks)
- Yapay Sinir Ağının Biyolojik Temelleri
- Tek Katmanlı Algılayıcılar Nasıl Çalışır?
- Çok Katmanlı Algılayıcı Nasıl Çalışır?
- Gözetimli ve Gözetimsiz Öğrenme Tanıtım
- YSA Kullanım Alanları Genel Bakış
- Öğrenme Nasıl Gerçekleşir ve Aktivasyon Fonksiyonunun Etkisi Nedir?
- Geriye Yayılım Algoritması ve Zincir Kuralı
- Genel Hatırlatma (isteğe bağlı)
- Çalışma Ortamı
- GitHub ortamındaki dosyaları Google Colab ortamında nasıl çalıştırabilirim?
- Titanic Verisi Görselleştirme
- Python Numpy Giriş
- UYGULAMA: Basit Bir Sınıflandırma -Titanic Veri Seti
Derin Öğrenme Modelleri Geliştirme Rehberi
- Hiper parametre nedir? Problemler ve Çözümler
- Optimizasyon ve Regularizasyon - 1
- Optimizasyon ve Regularizasyon - 2
- Optimizasyon ve Regularizasyon - 3
- Optimizasyon ve Regularizasyon - 4
- Optimizasyon Görselleştirme (isteğe bağlı)
- UYGULAMA: Veri Artırma Örnek - 1
- UYGULAMA: Veri Artırma Örnek - 2
- Veri_Artirma_Pratik_Calismasi
Evrişimli Sinir Ağları (Convolutional Neural Networks)
- Derin Sinir Ağlarına Giriş
- Derin Sinir Ağlarında Geriye Yayılım Algoritması
- Derin Sinir Ağlarında Parametre ve Hiper Parametre Kavramları
- Bilgisayarlı Görü Nedir?
- Evrişim İşlemi
- Kenar Bulma (Edge Detection)
- Piksel Ekleme (Padding) İşlemi
- Adım Kaydırma (Stride) İşlemi
- Ortaklama (Pooling) İşlemi
- Tensor nedir? Tensorlerde Evrişim İşlemi
- Özet (isteğe bağlı)
- Evrişimli Sinir Ağı 1
- Evrişimli Sinir Ağı 2
- UYGULAMA: Evrişimli Sinir Ağı Temel
- Klasik Evrişimli Sinir Ağları - LeNet5
- Klasik Evrişimli Sinir Ağları - AlexNet
- Klasik Evrişimli Sinir Ağları - VGG16
- UYGULAMA: Evrişimli Sinir Ağı ile Rakam Tanıma (MNIST)
- Evrişimli Sinir Ağları ile Daha Derine - ResNet
- Evrişimli Sinir Ağları ile Daha Derine - Inception ve GoogLeNet
- UYGULAMA: Evrişimli Sinir Ağları ile Yüz Görüntüsünden Duygu Tanıma
- UYGULAMA: Evrişimli Sinir Ağları ile Yüz Görüntüsünden Duygu/Cinsiyet Kestirimi
Özyinelemeli Sinir Ağları (Recurrent Neural Networks)
- RNN Motivasyon
- RNN Giriş ve Notasyon
- RNN İleri ve Geri Yayılım
- RNN ile Dil Modeli ve Dizi Üretimi
- RNN'de Gradyanların Yok Olması Problemi
- Geçitlenmiş Özyinelemeli Birimler- Gated Recurrent Units (GRU)
- Uzun-Kısa Vadeli Bellek (LSTM) Modeli
- Çift Yönlü Özyinelemeli Sinir Ağları (Bidirectional RNN)
- Derin Özyinelemeli Sinir Ağları (Deep-RNN)
Kapsül Ağları (Capsule Networks)
- Kapsül Ağları Motivasyon
- Kapsül Ağları Aktivasyon Fonksiyonu ve Anlaşmalı Yönlendirme Algoritması
- Kapsül Ağları ve Evrişimli Sinir Ağları Karşılaştırması
- Avantaj ve Dezavantajlarıyla Kapsül Ağları
- UYGULAMA: Kapsül Ağları ile TensorFlow kütüphanesi kullanarak MNIST uygulaması
Üretici Çekişmeli Ağlar (Generative Adversarial Networks)
- GAN ile Fashion MNIST Veri Kümesi Kullanarak Sentetik Veri Üretimi
