Deep Learning ve Python: A'dan Z'ye Derin Öğrenme (5)
4.4 (888 ratings)
Course Ratings are calculated from individual students’ ratings and a variety of other signals, like age of rating and reliability, to ensure that they reflect course quality fairly and accurately.
10,978 students enrolled

Deep Learning ve Python: A'dan Z'ye Derin Öğrenme (5)

Python ile Derin Öğrenme (Deep Learning) algoritmaları geliştirerek Yapay Zeka amacımıza bir adım daha yaklaşalım - 2020
4.4 (888 ratings)
Course Ratings are calculated from individual students’ ratings and a variety of other signals, like age of rating and reliability, to ensure that they reflect course quality fairly and accurately.
10,978 students enrolled
Created by DATAI TEAM
Last updated 8/2020
Turkish
Current price: $135.99 Original price: $194.99 Discount: 30% off
5 hours left at this price!
30-Day Money-Back Guarantee
This course includes
  • 9 hours on-demand video
  • 2 articles
  • 10 downloadable resources
  • Full lifetime access
  • Access on mobile and TV
  • Certificate of Completion
Training 5 or more people?

Get your team access to 4,000+ top Udemy courses anytime, anywhere.

Try Udemy for Business
What you'll learn
  • Yapay zeka yolculuğumuzun 5. adımı olan Derin Öğrenme kursumuzu tamamlayacak ve hedefimize bir adım daha yaklaşmış olacaksınız
  • CV'nize gönül rahatlığıyla derin öğrenme ile ilgili aldığınız eğitimi ve birlikte yaptığımız projeleri yazabileceksiniz
  • Derin öğrenme ile pek çok sınıflandırma ve tahmin algoritmaları geliştirebileceksiniz
  • Derin öğrenme projelerinizi tüm dünya ile buluşturacaksınız
Course content
Expand all 84 lectures 08:47:57
+ Giriş
3 lectures 14:49
Python, Anaconda ve Jupyter Notebook Kurulumu
07:52
Udemy Tanıtım
05:12
+ Kaggle Nedir?
6 lectures 58:09
Kaggle Tanıtımı 2
08:27
Notebook (Kernel) Nedir?
20:43
Kaggle Arayüz Değişikliği
02:17
Kaggle Profil Sayfası
06:52
Kaggle'da Başarılı Olmak İçin Neler Yapmalı?
05:20
+ Deep Learning ve Data Set Tanıtımı
6 lectures 55:55
Deep Learning Kernel ve Data Set İndirme
08:55
Deep Learning vs Machine Learning
11:24
Data Set Overview - 1
13:23
Data Set Overview - 2
13:48
Deep Learning ve Data Set Tanıtımı Neler Öğrendik
01:26
+ Logistic Regression
15 lectures 01:51:14
Computation Graph
04:23
Logistic Regression Computation Graph
13:05
Initializing Parameters
05:25
Forward Propagation
11:39
Backward Propagation - 1
14:13
Backward Propagation - 2
10:39
Implementing Initializing Parameters
05:26
Implementing Forward Propagation
06:04
Implementing Backward Propagation
04:36
Implementing Update Parameters
06:16
Implementing Prediction
06:42
Implementing Logistic Regression
10:29
Logistic Regression with Sklearn
05:15
Logistic Regression Neler Öğrendik - Ödev
04:26
+ Artificial Neural Network (Yapay Sinir Ağları)
16 lectures 01:42:39
Artificial Neural Network Nedir
11:27
Artificial Neural Network Computation Graph
12:22
2-Layer Neural Network
01:34
Initializing Parameters
06:21
Forward Propagation
04:01
Loss and Cost Functions
02:12
Backward Propagation
04:25
Update Parameters
03:01
Prediction
03:23
Create ANN Model
09:18
L-Layer Neural Network
07:03
Neural Network with Keras
14:02
Neural Network with Pytorch
02:16
Neural Network Tensorflow Playground
14:38
Artificial Neural Network Neler Öğrendik - Ödev - Tavsiye
04:31
+ Convolutional Neural Network (CNN)
21 lectures 01:50:53
Dataset ve CNN Kernel
06:54
Loading Data Set
12:01
Normalization - Reshape - Label Encoding
07:26
Train - Test Split
05:33
Convolutional Neural Network (CNN)
07:30
Convolution Operation Nedir
14:45
Same Padding
05:09
Max Pooling
03:34
Flattening
02:05
Fully Connected
05:02
CNN Implementing with Keras
02:08
Create Model
08:54
Adam Optimizer
01:46
Compiler
02:13
Batch and Epoch
02:46
Data Augmentation
03:11
Fit the Model
02:27
Evaluate the Model
05:04
CNN with Pytorch
01:22
Convolutional Neural Network Neler Öğrendik - Ödev
06:55
+ Recurrent Neural Network (RNN)
14 lectures 01:13:07
Sequence Models
06:31
Recurrent Neural Network Nedir
11:03
Implementing RNN with Keras Giriş
02:44
RNN Loading and Preprocessing Data
08:52
RNN Create Model
04:48
RNN Prediction and Visualization
04:47
Long Short Term Memory (LSTM) Nedir
10:11
Implementing LSTM with Keras Giriş
02:16
LSTM Loading and Visualizing Data
04:04
LSTM Preprocessing Data
05:18
LSTM Create Model
02:16
LSTM Prediction and Visualization
03:23
RNN Neler Öğrendik
02:31
+ Deep Learning Sonuç
3 lectures 01:10
Ne Yaptık Ne Yapacağız
01:01
Derin Öğrenme Ek Kaynak
00:09
BONUS
00:00
Requirements
  • Hedefler ve gelecekle ilgili güzel hayaller
  • İnternet bağlantılı bir bilgisayara sahip olmak yeterlidir
  • Python, veri görselleştirme ve makine öğrenmesi konuları hakkında temel bilgiler
Description

Merhaba arkadaşlar,

Bu kurs 7 bölümlük nihai hedefim olan Yapay Zekanın beşinci bölümünü oluşturmaktadır.   

  1. Python: Python Sıfırdan Uzmanlığa Programlama (1)

  2. Data Science ve Python: Sıfırdan Uzmanlığa Veri Bilimi (2)

  3. Data Visualization: A'dan Z'ye Veri Görselleştirme (3)

  4. Machine Learning ve Python: A'dan Z'ye Makine Öğrenmesi (4)

  5. Deep Learning (Derin Öğrenme)   

  6. Statistical Learning (İstatistik)   

  7. Artificial Intelligence (Yapay Zeka)   

Bu Kurs ile Alacaklarınız

  1. Sıfırdan Kodlama Becerisi: Sizinle birlikte kod yazıyoruz. Her ders boş bir sayfa ile başlar ve kodu sıfırdan yazarız. Bu şekilde ilerleyebilir ve kodun nasıl bir araya geldiğini ve her satırın ne anlama geldiğini tam olarak anlayabilirsiniz.

  2. Kodlar ve Şablonları: Kursta oluşturduğumuz her Python şablonlarını ve kodunu indirebilirsiniz. Bu, sizlere hem daha sonra kod üzerinde pratik yapma hem de kendi projelerinizi şablon sayesinde daha kolay bir şekilde yaratma imkanı sağlayacaktır

  3. Teori ve Mantık: Size yalnızca kod yazmayı değil, hem yazdığımız kodun arkasında yatan mantığı ve teoriyi hem de neden böyle bir kod yazdığımızı anlatıyoruz.

  4. Kurs içi destek: Size sadece video ile ders anlatımı yapmıyoruz. Size destek olmak için profesyonel Veri Bilimcilerinden oluşan bir ekip oluşturduk. Bu da ders ve ya ders dışı sorularınıza en fazla 72 saat içinde yanıt alacağınız anlamına geliyor.

Deep Learning kursu içeriği:   

  • Giriş Bölümü

    • Deep Learning Giriş 

    • Sık Sorulan Sorular

    • Anaconda Jupyter Notebook Kurulumu

    • Kaggle

  • Deep Learning ve Dataset Tanıtımı

    • Deep Learning giriş

    • Dataset Overview

  • Logistic Regression

    • Computation Graph

    • Initializing Parameters

    • Forward Propagation

    • Backward Propagation

    • Implementing Logistic Regression with Python

    • Implementing Logistic Regression with Sklearn

  • Artificial Neural Network (ANN)

    • Computation Graph

    • Initializing Parameters

    • Forward Propagation

    • Loss, Cost Function

    • Backward Propagation

    • Updata Parameters

    • Create Model

    • L-Layer Neural Network

    • L-Layer Neural Network with Keras

    • L-Layer Neural Network with Pytorch

    • Neural Network Playground

  • Convolutional Neural Network (CNN)

    • Same Padding

    • Max Pooling

    • Fully Connected Network

    • Implementing with Keras

    • Create Model

    • Optimizer

    • Compiler

    • Batch and Epoch

    • Data Augmentation

    • Fitting Model

    • Evaluate Model

    • CNN with Pytorch

  • Recurrent Neural Network (RNN)

    • Recurrent Neural Network with Keras

    • Long Short Term Memory (LSTM)

Kurs Hakkında Bazı Öğrenci Yorumları

  • Raşit İri

    • Hocamıza ait önceki kursları da almış biri olarak şunu söylemeliyim ki her kurs birbiri ile bağlantılı bir şekilde ilerliyor. Size önerim daha önceki kursları da alıp o şekil de ilerlemeniz. Kursa gelecek olursak diğer kurslar gibi konuların mantığını örnekler vererek çok güzel bir şekilde kavratıyor. 

  • Ferec HAMİTBEYLİ 

    • Tek kelime ile mükemmel. Tüm arkadaşlarıma, eşime dostuma önerdim bu seriyi. Hangi meslekten olursanız olun, yapay zeka geleceğin bir parçası ve erkenden öğrenmenizi tavsiye ederim. 

  • Osman Homek 

    • Bu kursun diğer kurslardan en büyük farkı, yaptığınızı şeyi neden yaptığınızı size anlatması. Bu durum ancak, anlattığı konuyu uygulayan birileri tarafından verilebilir. Bu kurs, asla, slaytların ingilizceden çevrilmesi ile hazırlanmamıştır. Bu nedenle, kursun sonunda, gerçek tecrübelerden süzülmüş bir bilgi edineceksiniz. Hocamıza, vakit ayırıp, bize kıymet verdiği için minnettarım. 

İçeriğin İngilizce olması sizi yanıltmasın arkadaşlar. Derslerim tamamen Türkçedir.   

Hemen kaydolun ve bir an önce başlayalım.

Who this course is for:
  • Derin öğrenmesi konusunda uzmanlaşmak isteyenler
  • Yapay zeka temellerini oluşturmak isteyenler
  • Kariyerini derin öğrenmede sürdürmek yada başlatmak isteyenler
  • Üniversite ve meslek seçiminde zorlanan ve derin öğrenme hakkında bilgi ve beceri sahibi olmak isteyenler
  • Derin öğrenmeyi iş hayatında uygulamak isteyenler