Açıklama
Derin Öğrenme ve Python İle Uygulamaları Eğitimi, temel Python ve makine öğrenmesi bilgisine sahip katılımcılar için 3 günlük Sanal Sınıf / Online bir programdır. Yapay sinir ağlarının temellerinden CNN, nesne algılama ve RNN/LSTM konularına uzanan müfredat, Python üzerinde derin öğrenme uygulamalarını kapsar.
Derin öğrenme, çok katmanlı yapay sinir ağlarıyla verilerdeki örüntüleri öğrenmeye odaklanır. Programda matematiksel temeller, model eğitimi, performans ölçümü ve mevcut müfredattaki sınıflandırma, görüntü analizi ve tahmin örnekleri ele alınır.
Eğitim İçeriği
Derin Öğrenmeye Bakış
Derin Öğrenme Nedir? (Deep Learning)
Yapay Zeka, Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme
Gerçek Hayat Örnekleri
Niçin Derin Öğrenme
Derin Öğrenmenin Son Zamanlardaki Gelişim Sebepleri
Derin Öğrenmenin Temelleri
Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Network, ANN)
Derin Öğrenmeyi Anlama
Derin Öğrenme Temel Kavramlar
- Matematiksel Temeller
- Aktivasyon Fonksiyonları
- Gradient Descent Algoritmaları
- Kayıp Fonksiyonları
- Geri yayılım (Backpropagation) Algoritması
- Tensor İşlemleri
- Zaman Serisi Verileri
- Metin Verisi
- Görüntüler
- Videolar
- Derin Öğrenme Başarı Değerlendirme Ölçütleri
- Karmaşıklık Matrisi (Confusion Matrix)
- Accuracy, Recall, Precision, AP, mAP
Derin Öğrenme Uygulama Geliştirme Ortamı Araçları ve Kurulumları
Veri Etiketleme Araçları
Python Uygulama Geliştirme Ortamı
- Anaconda – Jupyter Notebook
- Google Colab
Python Temelli DNN Frameworkleri
- Keras
- TensorFlow
- PyTorch
Python ile Derin Öğrenme Uygulama Ortamının Kurulumu ve İlk Uygulama
- Derin Ağ Tanımlama (Deep Network) ve Eğitme
- Veri Seti Yükleme ve Veri Setini Ağ Yapısına Uygunlaştırma
- Ağ Modelleri
- Sıralı (Sequential) API
- İşlevsel (Functional) API
- Ağ Katmanları Tanımlama
- Ağı Derleme ve Optimizasyon
- Eğitilmiş Ağın Performans Ölçümü
- Eğitim ve Test Süreçleri
- Eğitilmiş Ağı ve Ağırlıkları Kaydetme
Temel Uygulama Örnekleri
- İkili (Binary) Sınıflandırma Örneği (IMDB- Film Kritikleri)
- Çoklu (Multiclass) Sınıflandırma Örneği (Haber Sınıflandırma- Reuters)
Evrişimli Sinir Ağları (Convolutional Neural Network, CNN)
Evrişimli Sinir Ağları
Evrişimli Sinir Ağları Katmanları
- Evrişim (Konvolüsyon) Katmanı
- Batch Normalizasyon ve Aktivasyon Katmanı
- Havuzlama (Pooling) Katmanı
- Tam Bağlı Katman (Fully Connected)
- Sönümleme (Dropout)
CNN Modelleri
CNN Uygulama Örnekleri
- Örnek Uygulama: Katı Atık Sınıflandırma
- Örnek Uygulama: Yüz İfadesi Analizi
- Örnek Uygulama: Metin Verilerini İşleme (IMDB yorumları)
DNN Tabanlı Nesne Algılama Modelleri
- İki Aşamalı Algılayıcılar
- Tek Aşamalı Algılayıcılar
- You Only Look Once – YOLO
- Örnek Uygulama: YOLO ile Otomobil Tanıma
Tekrarlayan Sinir Ağları (Recurrent Neural Network, RNN)
- Tekrarlayan Sinir Ağları
- Uzun Kısa Vadeli Bellek Ağları (Long-Short Term Memory, LSTM)
- LSTM ile Tahmin Uygulaması (Enerji Tüketim, Sıcaklık vb.)
Ön Koşullar
Temel Python ve makine öğrenmesi konularında bilgi sahibi olmak.
İlgili Eğitimler ve Teklif
Nesne tanıma odağını derinleştirmek için YOLO İle Görüntüden Nesne Tanıma Eğitimi; daha geniş veri işleme kapsamı için Büyük Veri ve Python İle Uygulamaları Eğitimi programlarını inceleyebilirsiniz.
Kurumunuz için eğitim planı ve fiyat teklifi almak üzere bu sayfadaki İletişim Formu’nu doldurabilirsiniz. Diğer iletişim seçenekleri için BlueMark Academy iletişim sayfasını kullanabilirsiniz.
Sık Sorulan Sorular
Derin Öğrenme ve Python Eğitimi Kaç Gün Sürer?
Eğitim 3 gün sürer.
Eğitim Online Olarak Sunulur mu?
Sayfadaki eğitim tipi Sanal Sınıf / Online olarak belirtilmiştir.
Eğitime Katılmak İçin Ön Koşul Var mı?
Temel Python ve makine öğrenmesi konularında bilgi sahibi olmak gerekir.
Hangi Derin Öğrenme Araçları Ele Alınır?
Programda Keras, TensorFlow ve PyTorch; çalışma ortamı olarak Anaconda, Jupyter Notebook ve Google Colab yer alır.
CNN, YOLO ve LSTM Konuları İşlenir mi?
Evet. Müfredat CNN modellerini, DNN tabanlı nesne algılamayı, YOLO ile otomobil tanımayı ve LSTM ile tahmin uygulamasını içerir.
Kurumsal Eğitim İçin Nasıl Teklif Alabilirim?
Bu sayfadaki İletişim Formu üzerinden kurumunuzun eğitim ihtiyacını ileterek eğitim planı ve fiyat teklifi talep edebilirsiniz.