İleri Seviye Deep Learning Eğitimi

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