Makine Öğrenimi
  • Makine Öğrenimi Nedir?
Başlamadan Önce Kurulumlar
  • Kurulum (Anaconda, Pycharm)
  • Kurulum (Tensorflow CPU ve GPU)
  • Derin Öğrenmede CPU vs GPU
  • Kurulumlar (Yazılı)
Derin Öğrenme
  • Yapay Sinir Ağları
  • Layers (Katmanlar)
  • Aktivasyon Fonksiyonları
  • Loss (Cost) Fonksiyonları
  • Gradient Descent
  • Optimizasyon Algoritmaları
  • Backpropagation
  • Overfitting ve Düzenlileştrime (Regularization)
Tensorflow ile Yapay Sinir Ağları
  • Basit Linear Model (MNIST) Part 1
  • Basit Linear Model (MNIST) Part 2
  • Basit Linear Model (MNIST) Part 3
  • Basit Linear Model (MNIST) Part 4
  • Çok Layerlı Sinir Ağı
  • Loss Grafiği
  • Dropout
  • Modelin Yaptığı Hatalar
Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN)
  • Konvolüsyonel Sinir Ağları Nedir?
  • CNN ile MNIST
  • CIFAR-10
  • Overfitting Problemi
  • Data Augmentation
  • Batch Normalization
  • Modelleri Kaydetme
  • CNN Mimarileri
  • Inception ile Resimdeki Objeleri Tanıma
  • Transfer Learning
  • Görsel Analiz
  • Deep Dream
Yinelenen Sinir Ağları (RNN)
  • Yinelenen Sinir Ağları Nedir?
  • RNN ile Spam Filtresi
  • LSTM Nedir?
  • LSTM ile Kelime Üretimi
  • Çok Layerlı LSTM ile Harf Üretimi
Tensorflow ile Model Geliştirmeyi Kolaylaştırma
  • Tensorboard
  • Keras
  • Kapanış
  • Diğer yapay zeka kursları için kupon
Ek Ders: Python'a giriş ve Numpy
  • Jupyter Notebook Tutorial
  • 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