PyTorch ile Derin Öğrenme Eğitimi, derin öğrenme modellerini geliştirmek, eğitmek, değerlendirmek ve optimize etmek için PyTorch kütüphanesinin sunduğu araçları ve yöntemleri kapsamlı biçimde ele alır.

PyTorch, dinamik hesaplama grafiği ve esnek geliştirme yapısıyla öne çıkan, açık kaynaklı bir derin öğrenme framework'üdür. Araştırma çalışmalarından gerçek dünya uygulamalarına kadar farklı alanlarda sinir ağı modellerinin oluşturulmasına ve geliştirilmesine olanak tanır.

Bu eğitim, Tensor işlemleri ve temel matematiksel kavramlarla başlayarak otomatik türev hesaplama (Autograd), sinir ağı katmanları, model eğitimi, geri yayılım (Backpropagation) ve optimizasyon süreçlerine uzanan bir öğrenme kapsamı sunar.

Programda Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN), Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN), Transformer, generatif modeller ve Graf Sinir Ağları (GNN) gibi derin öğrenme mimarileri de ele alınır.

Katılımcılar ayrıca veri ön işleme, dağıtık eğitim, yüksek performanslı model geliştirme, hiperparametre optimizasyonu, model sıkıştırma, hızlandırma, transfer öğrenme ve üretim ortamına dağıtım konularında bilgi ve becerilerini geliştirir.

Eğitim, PyTorch kullanarak uçtan uca derin öğrenme çözümleri oluşturmak isteyen katılımcılara hem teorik hem de uygulamaya dönük bir temel kazandırmayı amaçlar.

PyTorch ile Derin Öğrenme Eğitimi programına Online Instructor-Led (canlı sanal sınıf) veya Classroom Based (sınıf eğitimi) formatlarında doğrudan katılım sağlayabilirsiniz. Ayrıca bu eğitimi kurumunuza özel olarak Online Instructor-Led, Classroom Based veya Onsite (yerinde eğitim) formatlarında, tercih ettiğiniz tarih ve lokasyonda organize edebiliriz. Detaylı bilgi ve kurumunuza özel planlama için bizimle iletişime geçebilirsiniz.

Kurumsal gruplar için bu eğitimi, kurumunuza özel Onsite (yerinde eğitim) formatında organize edebiliriz.

Önkoşullar

Bu eğitime katılım için herhangi bir zorunlu ön koşul bulunmamaktadır.

Kimler Katılmalı

Yapay zekâ ve makine öğrenmesi alanına ilgi duyanlar
Üniversite öğrencileri ve derin öğrenme alanında kariyer hedefleyenler
Veri bilimciler ve veri mühendisleri
Derin öğrenme modellerini uygulamalarına entegre etmek isteyen yazılım geliştiriciler
Akademisyenler ve araştırmacılar
Sağlık, finans, otomotiv ve perakende sektörlerinde çalışan profesyoneller
Derin öğrenmeyi iş süreçlerine entegre etmek isteyen teknik ekipler ve profesyoneller

Neler Öğreneceksiniz

Eğitimi tamamladığınızda:

PyTorch kullanarak derin öğrenme modellerini sıfırdan tasarlayabilecek, eğitebilecek ve optimize edebileceksiniz.
Tensor, Broadcasting ve torch.einsum gibi temel işlemleri anlayabileceksiniz.
Dinamik hesaplama grafiği, Autograd ve bellek yönetimi mekanizmalarını kullanabileceksiniz.
Sinir ağı katmanları, Backpropagation ve model eğitim döngülerini yapılandırabileceksiniz.
CNN ve RNN mimarileriyle derin öğrenme modelleri geliştirebileceksiniz.
Transformer, generatif modeller ve GNN gibi modern mimarilerin kullanımını değerlendirebileceksiniz.
Büyük veri ve dağıtık eğitim senaryolarında PyTorch ekosisteminden yararlanabileceksiniz.
Hiperparametre optimizasyonu, model sıkıştırma ve hızlandırma yaklaşımlarını uygulayabileceksiniz.
Transfer öğrenme ve model deployment süreçlerini anlayabileceksiniz.
Endüstri ve araştırma problemlerine yönelik ölçeklenebilir derin öğrenme çözümleri geliştirebileceksiniz.

Eğitim İçeriği

1. Derin Öğrenme ve PyTorch'a Giriş

Derin Öğrenmenin Gelişimi

Derin öğrenmenin tarihsel gelişimi ve temel yaklaşımı
Perceptron, Backpropagation, AlexNet, Transformer ve Diffusion dönemleri
Geleneksel Machine Learning yöntemleri ile Deep Learning arasındaki temel farklar

PyTorch Ekosistemi

PyTorch kütüphanesinin yapısı ve kullanım alanları
TorchScript
torch-data
torch-metrics
torch-compile
PyTorch 2.x Dynamo
PyTorch topluluğu, sürüm yaşam döngüsü ve LTS dağıtımları

Derin Öğrenmenin Matematiksel Temelleri

Lineer cebir: Özdeğerler (Eigenvalues) ve Singular Value Decomposition (SVD)
Kalkülüs: Zincir kuralı (Chain Rule)
Jacobian ve Hessian matrisleri
Olasılık ve bilgi kuramı
KL Divergence ve Cross-Entropy

Tensor İşlemleri

Tensor kavramı ve PyTorch içerisindeki kullanımı
Broadcasting işlemleri
Einstein Summation yaklaşımı
torch.einsum ile tensor işlemleri

2. PyTorch'un Temel ve İleri Mekanizmaları

Bu bölümde PyTorch'un temel yapı taşları ve derin öğrenme modellerinin geliştirilmesinde kullanılan mekanizmalar ele alınır.

Dinamik hesaplama grafiği (Dynamic Computation Graph)
Autograd ile otomatik türev hesaplama
Sinir ağı katmanları
Modüler model geliştirme yaklaşımı
Bellek yönetimi
Model geliştirme ve eğitim süreçlerinde PyTorch mekanizmalarının kullanılması

3. Veri Ekosistemi ve Ön İşleme

Bu bölüm, derin öğrenme modellerinde kullanılacak verilerin hazırlanmasına ve eğitim sürecine uygun hale getirilmesine odaklanır.

PyTorch veri ekosisteminin incelenmesi
Veri ön işleme (Data Preprocessing) süreçleri
Model eğitiminde kullanılacak verilerin hazırlanması
Veri işleme adımlarının model geliştirme süreciyle ilişkilendirilmesi

4. Eğitim Döngüsü ve Temel Sinir Ağları

Sinir ağı mimarilerinin oluşturulması
Model eğitim döngüsünün (Training Loop) yapılandırılması
İleri yayılım (Forward Propagation)
Hata geri yayılımı (Backpropagation)
Optimizasyon süreçleri
Model eğitimi ve değerlendirme yaklaşımı

5. Konvolüsyonel Ağlar ve Görüntü İşleme

Convolutional Neural Networks (CNN) mimarisi
CNN modellerinin görüntü işleme uygulamalarındaki rolü
PyTorch ile konvolüsyonel sinir ağı geliştirme
Görüntü verileri üzerinde model eğitimi yaklaşımı

6. Diğer Derin Öğrenme Mimarileri

Eğitim tanıtımı ve kazanımlarında yer alan diğer mimariler:

Recurrent Neural Networks (RNN)
Transformer mimarileri
Generatif modeller (Generative Models)
Graph Neural Networks (GNN)
Farklı mimarilerin uygulama alanlarının değerlendirilmesi

7. Model Optimizasyonu ve Üretim Süreçleri

Eğitim kazanımları doğrultusunda ele alınan ileri konular:

Hiperparametre optimizasyonu
Transfer Learning (Transfer Öğrenme)
Dağıtık eğitim (Distributed Training)
Büyük veri ve yüksek performanslı model eğitimi
Model sıkıştırma (Model Compression)
Model hızlandırma (Model Acceleration)
Modellerin üretim ortamına dağıtılması (Model Deployment)
Ölçeklenebilir ve sürdürülebilir derin öğrenme çözümlerinin geliştirilmesi

Neden Bizi Seçmelisiniz

1995’ten beri Birleşik Krallık merkezli lider bir global eğitim sağlayıcısıyız.

PyTorch ile Derin Öğrenme Azerbaijan eğitimine Bilginç IT Academy'nin canlı ve etkileşimli sanal sınıf ortamında katılabilirsiniz. Online Instructor-Led eğitimlerimize bireysel olarak genel katılıma açık (Public) sınıflardan katılabileceğiniz gibi, kurumunuza özel (Private / In-house) bir sınıf da planlayabilirsiniz.

Eğitim Formatı (Delivery Method): Online Instructor-Led
Katılım Modeli (Participation Model): Genel Katılıma Açık (Public) / Kuruma Özel (Private / In-house)
Canlı ve Etkileşimli Eğitim: Eğitmeninizle gerçek zamanlı iletişim kurun; soru-cevap, uygulama ve grup çalışmalarıyla öğrenme sürecine aktif olarak katılın.
Esnek Katılım: Evinizden, ofisinizden veya internet erişiminizin bulunduğu herhangi bir lokasyondan eğitime katılın.
Uzman Eğitmen Kadrosu: Sektör deneyimine sahip, alanında yetkin eğitmenlerden güncel ve uygulanabilir bilgiler edinin.
30 Yılı Aşkın Deneyim: Bilginç IT Academy'nin 1995 yılından bu yana süregelen eğitim uzmanlığından yararlanın.
Dünya Genelinde Erişim: Azerbaijan dahil dünyanın farklı lokasyonlarından canlı sanal sınıflarımıza katılabilir veya kurumunuza özel online eğitim planlayabilirsiniz.

Deep Learning with PyTorch Azerbaijan eğitimine yüz yüze sınıf ortamında katılabilirsiniz. Classroom Based eğitimlerimiz genel katılıma açık (Public)sınıflar veya kurumunuza özel (Private / In-house)sınıflar şeklinde planlanabilir.

Eğitim Formatı (Delivery Method): Classroom Based
Katılım Modeli (Participation Model): Genel Katılıma Açık (Public) / Kuruma Özel (Private / In-house)
Yüz Yüze Öğrenme: Eğitmeniniz ve diğer katılımcılarla doğrudan iletişim kurarak etkileşimli bir sınıf deneyimi yaşayın.
Deneyimli Eğitmenler: Sektörde uzun yıllara dayanan deneyime sahip uzmanlardan gerçek dünya örnekleriyle öğrenin.
Profesyonel Eğitim Ortamı: Teknolojik altyapısı güçlü, konforlu ve öğrenmeye uygun sınıflarda eğitim alın.
Uygulamalı Öğrenme: Eğitim içeriğine bağlı olarak uygulamalar, senaryolar, vaka çalışmaları ve eğitmen yönlendirmeli çalışmalarla teorik bilgilerinizi pratiğe dönüştürün.

Deep Learning with PyTorch Azerbaijan eğitimini kurumunuza özel olarak kendi ofisinizde veya tercih ettiğiniz lokasyonda gerçekleştirebilirsiniz. Bilginç IT Academy eğitmenleri, kurumunuzun ihtiyaçlarına göre planlanan eğitim için belirlediğiniz lokasyona gelebilir.

Eğitim Formatı (Delivery Method): Onsite
Katılım Modeli (Participation Model): Kuruma Özel (Private / In-house)
Tercih Ettiğiniz Lokasyonda Eğitim: Eğitimi şirketinizin ofisinde veya belirlediğiniz farklı bir lokasyonda organize edin.
Kuruma Özel İçerik: Eğitim programını şirketinizin projelerine, ekip yapısına, mevcut yetkinlik seviyesine ve iş ihtiyaçlarına göre uyarlayın.
Ekip Odaklı Öğrenme: Ekibinizin aynı içerik ve yaklaşım etrafında gelişmesini sağlayarak kurum içi bilgi paylaşımını ve iş birliğini güçlendirin.
Esnek Planlama: Eğitim tarihini, lokasyonunu ve programını kurumunuzun operasyonel ihtiyaçlarına göre planlayın.
Global Eğitim Organizasyonu: Eğitimi Azerbaijan lokasyonunda veya tercih ettiğiniz farklı bir ülkede/lokasyonda kurumunuza özel olarak organize edebilirsiniz.

Deep Learning with PyTorch Azerbaijan Eğitimi