A-Z™ | Tensorflow ile Derin Öğrenme | 2023

A-Z™ | Tensorflow ile Derin Öğrenme

• Kursumuzda klasik ve derin öğrenme tabanlı yöntemlerini kullanarak sınıflandırma nasıl yapıldığını öğrenip, Tensorflow kütüphaneleriyle gerçek hayat projeleri yapacağız.

Projelerle Yapay Zeka ve Bilgisayarlı Görü Kursu İçeriği

• Giriş Bölümü

• Derin Öğrenme Teori

  Derin Öğrenme Nedir

  Yapay Sinir Ağları

  Aktivasyon Fonksiyonları

  Optimizasyon Algoritmaları

  Loss (Kayıp) Fonksiyonları

  Derin Öğrenme Teori

• CNN (Convolutional Neural Networks) Teori

  Evrişim İşlemi

  CNN (Convolutional Neural Networks)

  Piksel Ekleme (Padding)

  Adım Kaydırma (Stride)

  Ortaklama (Pooling)

• Ek Teori

  Epoch ve Batch Size

  Dropout

  Early Stopping

  Learning Rate

• Tensorflow ile Derin Öğrenme

  Tensorflow Temelleri

  Veriyi Hazırlama

  Model Oluşumu Sequential

  Model Egitimi

  Model Testi | 1. Kısım

  Model Testi | 2. Kısım

  Modeli Kaydetme/Yükleme - Save/Load

  Model Sonuçlarını Görselleştirme

  Modelin Ara Katmalarını Görselleştirme

  Functional Bir Model Oluşturma

  Callbacks | 1. kısım

  Callbacks | 2. kısım

  Data Augmentation - Veri Arttırma | 1. Kısım

  Data Augmentation - Veri Arttırma | 2. Kısım

  Transfer Learning - VGG

  Hazır Model Kullanma - VGG

• Tensorflow ile Trafik İşaretlerini Sınıflandırma

  Veriyi Hazırlama

  Model Eğitimi ve Test

  Real Time'da Test

• Tensorflow'da Weights & Biases (WandB) | Özel Veri

  Wandb ile Keras'da Temel Fonsiyonlar

  Wandb ile Keras'da Sweepler

  Wandb ile Keras'da Sweep - Bonus Video

• Tensorflow Lite - Android App - Object detection - İmage Classification

  EfficientDet Lite Model Eğitimi - Object detection

  EfficientDet Lite Modeli Android'de Çalıştırma 1 - Object detection

  EfficientDet Lite Modeli Android'de Çalıştırma 2 - Object detection

  EfficientDet Lite Model Testi Telefonda - Object detection

  EfficientDet Lite Model Eğitimi- İmage Classification

  Pose Estimation

  Pose Estimation Test - Telefonda

Merhaba . Ben Yaşar Niyazoğlu. Uludağ Üniversitesi önlisans mekatronik mezunuyum. Üniversiteye başlamamdan itibaren derin öğrenme alanına büyük ilgi duyduğum için erken zamanda bu alana yöneldim. İlk olarak Makine Öğrenmesi - Veri bilimi ile başladım . Daha sonra ise Derin öğrenme ve Bilgisayarlı Görü Alanlarında kendimi geliştirdim ve halen de geliştirmekteyim. Özel bir şirkette Yapay Zeka ve Bilgisayarlı Görü Mühendisi olarak görev almaktayım. Birçok şirkete , kişilere ve Teknofestdeki gibi başta olmak üzere birçok yarışmaya katılan takımlara danışmanlık yapıyorum. Ülkemizde bu konularda kaynak olarak eksiklikler olduğu için, Udemy ve Youtube gibi platformlarda içerik üretiyorum. Ürettiğim içerikler Ülkemizde ve hatta Global çapta olmayan içerikler. Eğer siz de kendinizi bu alanlarda geliştirmek ve proje oluşturacak bilgi seviyesine ulaşmak istiyorsanız bu eğitim tam size göre olacaktır.