Giriş
  • Giriş
Kurulumlar
  • Kurulum (Anaconda, Tensorflow, Gensim, NLTK)
  • Derin Öğrenmede CPU vs GPU
  • Jupyter Notebook Tutorial
  • Kurstaki Bütün Kodlar ve Datasetler
  • Kurulumlar (Yazılı)
Doğal Dil İşlemeye Giriş ve NLTK
  • Doğal Dil İşleme Nedir?
  • NLTK ile Tokenler
  • NLTK ile Stop Words
  • NLTK ile Stemming
  • NLTK ile Part of Speech Tagging
  • NLTK ile Named Entity Recognition
  • NLTK ile Lemmatizing
  • Corpus ve Corpora
Kelime Vektörleri: word2vec
  • Kelime Anlamı
  • word2vec Giriş
  • Skip-gram ve CBOW
  • Skip-gram'in Matematiği
  • Negative Sampling
  • Gensim ile word2vec part 1
  • Gensim ile word2vec part2
Kelime Vektörleri: GloVe
  • Kelime Sayma Yöntemleri (SVD)
  • GloVe
  • Gensim ile GloVe
Yinelenen Sinir Ağları (RNN)
  • RNN'e Giriş
  • Basit RNN'in Yapısı
  • Exploding ve Vanishing Gradient
  • LSTM ve GRU
  • LSTM'in İçerisinde Neler Oluyor
Sentiment Analysis
  • SA: Modelin yapısı ve Verileri yükleme
  • SA: Tokenleştirme
  • SA: Model Oluşturma ve Eğitme
  • SA: Model Testi ve Kullanımı
Makine Çevirisi (seq2seq)
  • seq2seq ve Makine Çevirisi
  • NMT: Modelin Yapısı ve Verileri Yükleme
  • NMT: TokenizerWrap
  • NMT: Encoder ve Decoder için verileri tokenleştirme
  • NMT: Input ve Output
  • NMT: Encoder
  • NMT: Decoder
  • NMT: Modeli Eğitme
  • NMT: Model Testi ve Kullanımı
Image Captioning
  • imcap: Modelin Yapısı ve Verileri Yükleme
  • imcap: VGG16
  • imcap: Tokenleştirme
  • imcap: Generator
  • imcap: Decoder
  • imcap: Model Testi ve Kullanımı
Ek Ders: Python'a giriş ve Numpy
  • Veri Türleri 1
  • Veri Türleri 2
  • Koşullu İfadeler
  • Döngüler
  • Fonksiyonlar
  • Numpy Array
  • Numpy'da Indeksleme
  • Numpy'da İşlemler
  • Pandas Seriler
  • Pandas DataFrame 1
  • Pandas DataFrame 2
  • Pandas DataFrame 3
  • Pandas Kayıp Veriler
  • Pandas Groupby
  • Pandas Merging, Joining ve Concatenating
  • Pandas İşlemler
  • Pandas Veri Okuma ve Yazma
  • Python Kodları
Ek Ders: Derin Öğrenme
  • Makine Öğrenimi Nedir?
  • Yapay Sinir Ağları
  • Layers (Katmanlar)
  • Aktivasyon Fonksiyonları
  • Loss (Cost) Fonksiyonları
  • Gradient Descent
  • Optimizasyon Algoritmaları
  • Backpropagation
  • Overfitting ve Düzenlileştrime (Regularization)
  • Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN)