İleri Seviye Deep Learning Eğitimi

  • Eğitim Tipi: Classroom
  • Süre: 4 Gün
Bu eğitimi kendi kurumunuzda planlayabilirsiniz. Bize Ulaşın!

Bu eğitimde, katılımcılar Deep Learning Giriş eğitiminde temellerini gördükleri Derin Öğrenme konusunda uzmanlaşacak, sıfırdan Neural Network (yapay sinir ağı) yapılarını kurmayı pekiştirecekler. Pratik uygulamalı örnekler ile hazırlanan eğitim içeriği sayesinde, eğitim sonunda yalnızca Derin Öğrenme konusunda teorik bir uzmanlık elde edilmeyecek, aynı zamanda pratik olarak da sağlam bir alt yapı sağlanacaktır.

Bu eğitime katılacakların, Python dilinde kodlamaya aşina olmaları beklenir. Bu konuda bilgileri yoksa, önce Python programlama eğitimi almaları önerilir.

- Derin Öğrenme Giriş Eğitimine katıldıktan sonra kendini bu alanda geliştirmeye devam etmek isteyenler

- Deep Learning konusunda uzmanlaşmak isteyenler

- Python programlama diline aşina olup, Deep Learning çözümünü nasıl gerçek hayata geçireceklerini öğrenmek isteyen geliştiriciler

PyTorch

Deep Learning Temelleri ve İleri Seviye Deep Learning

Convolutional Neural Network (CNN)

Recommendation System with Deep Learning

PyTorch Temelleri

Pytorch Tensors

Broadcastin

Reshaping

Concatenation-Stacking

Automatic Differentiation

(Other more advanced Pytorch functionalities will be shown in the deep learning section as we create our own neural network)


Deep Learning Temelleri

Bir veri bilimi projesine başlanınca nelere dikkat edilmeli ?

Baseline Model

Neden Gradient maksimum artış yönünü verir ?

Neural Network temelleri - Her şey bir fonksiyon olarak düşünülebilir

Harbiden neden kullanıyoruz biz bu Sigmoid'i ?

Modele Non-linearity eklemek ve bu neden gereklidir ?

Neden normalizasyon modeli eğitirken yardımcı olur ? - Inputları aynı mantık

uzayına çekmek

Regularization'ı anlamak

Loss function tanımlanması

Loss function vs Metric - Loss bilgisayar için, metrik bizim için

Batch nedir, boyutu neden önemlidir ?

0'dan Binary Classification

0'dan Multi-class classification

Residual Block

Batch Normalization


Convolutional Neural Network (CNN)

Inputları filtrelemenin outputlar üzerine etkisi

Filtreleri öğrenilebilir yapmak

Özellik bulucu (feature extractor) olarak convolution


Recommendation System with Deep Learning

What is entity embeddings

How to build deeper networks

Visualization of biases and weights of network



Eğitimlerle ilgili bilgi almak ve diğer tüm sorularınız için bize ulaşın!

Yakın tarihte açılacak eğitimler

Sınıf eğitimlerimizi İstanbul, Ankara ve Londra ofislerimizde düzenlemekteyiz. Kurumunuza özel eğitimleri ise, dilediğiniz tarih ve lokasyonda organize edebiliriz.

Classroom / Virtual Classroom
24 Kasım 2024
İstanbul, Ankara, Londra
4 Gün
Classroom / Virtual Classroom
26 Kasım 2024
İstanbul, Ankara, Londra
4 Gün
Classroom / Virtual Classroom
24 Kasım 2024
İstanbul, Ankara, Londra
4 Gün
Classroom / Virtual Classroom
26 Kasım 2024
İstanbul, Ankara, Londra
4 Gün
Classroom / Virtual Classroom
26 Ocak 2025
İstanbul, Ankara, Londra
4 Gün
Classroom / Virtual Classroom
26 Ocak 2025
İstanbul, Ankara, Londra
4 Gün
Classroom / Virtual Classroom
20 Mart 2025
İstanbul, Ankara, Londra
4 Gün
Classroom / Virtual Classroom
07 Nisan 2025
İstanbul, Ankara, Londra
4 Gün
Sitemizi kullanarak çerezlere (cookie) izin vermektesiniz. Detaylı bilgi için Çerez Politika'mızı inceleyebilirsiniz.