Udemy
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
Development
Web Development Data Science Mobile Development Programming Languages Game Development Database Design & Development Software Testing Software Engineering Development Tools No-Code Development
Business
Entrepreneurship Communications Management Sales Business Strategy Operations Project Management Business Law Business Analytics & Intelligence Human Resources Industry E-Commerce Media Real Estate Other Business
Finance & Accounting
Accounting & Bookkeeping Compliance Cryptocurrency & Blockchain Economics Finance Finance Cert & Exam Prep Financial Modeling & Analysis Investing & Trading Money Management Tools Taxes Other Finance & Accounting
IT & Software
IT Certification Network & Security Hardware Operating Systems Other IT & Software
Office Productivity
Microsoft Apple Google SAP Oracle Other Office Productivity
Personal Development
Personal Transformation Personal Productivity Leadership Career Development Parenting & Relationships Happiness Esoteric Practices Religion & Spirituality Personal Brand Building Creativity Influence Self Esteem & Confidence Stress Management Memory & Study Skills Motivation Other Personal Development
Design
Web Design Graphic Design & Illustration Design Tools User Experience Design Game Design Design Thinking 3D & Animation Fashion Design Architectural Design Interior Design Other Design
Marketing
Digital Marketing Search Engine Optimization Social Media Marketing Branding Marketing Fundamentals Marketing Analytics & Automation Public Relations Advertising Video & Mobile Marketing Content Marketing Growth Hacking Affiliate Marketing Product Marketing Other Marketing
Lifestyle
Arts & Crafts Beauty & Makeup Esoteric Practices Food & Beverage Gaming Home Improvement Pet Care & Training Travel Other Lifestyle
Photography & Video
Digital Photography Photography Portrait Photography Photography Tools Commercial Photography Video Design Other Photography & Video
Health & Fitness
Fitness General Health Sports Nutrition Yoga Mental Health Dieting Self Defense Safety & First Aid Dance Meditation Other Health & Fitness
Music
Instruments Music Production Music Fundamentals Vocal Music Techniques Music Software Other Music
Teaching & Academics
Engineering Humanities Math Science Online Education Social Science Language Teacher Training Test Prep Other Teaching & Academics
AWS Certification Microsoft Certification AWS Certified Solutions Architect - Associate AWS Certified Cloud Practitioner CompTIA A+ Cisco CCNA CompTIA Security+ Amazon AWS AWS Certified Developer - Associate
Graphic Design Photoshop Adobe Illustrator Drawing Digital Painting InDesign Character Design Canva Figure Drawing
Life Coach Training Neuro-Linguistic Programming Mindfulness Personal Development Personal Transformation Meditation Life Purpose Emotional Intelligence Neuroscience
Web Development JavaScript React CSS Angular PHP WordPress Node.Js Python
Google Flutter Android Development iOS Development Swift React Native Dart Programming Language Mobile Development Kotlin SwiftUI
Digital Marketing Google Ads (Adwords) Social Media Marketing Google Ads (AdWords) Certification Marketing Strategy Internet Marketing YouTube Marketing Email Marketing Google Analytics
SQL Microsoft Power BI Tableau Business Analysis Business Intelligence MySQL Data Analysis Data Modeling Big Data
Business Fundamentals Entrepreneurship Fundamentals Business Strategy Online Business Business Plan Startup Freelancing Blogging Home Business
Unity Game Development Fundamentals Unreal Engine C# 3D Game Development C++ 2D Game Development Unreal Engine Blueprints Blender
30-Day Money-Back Guarantee
Development Data Science Deep Learning

Deep Learning A-Z™| Python ile Derin Öğrenme

Yapay Zeka hakkında hiç bilginiz olmasa dahi Python ile Deep Learning yöntemlerini uygulamalarla sıfırdan öğreniyoruz!
Rating: 4.3 out of 54.3 (2,710 ratings)
43,818 students
Created by Merve Ayyuce Kizrak
Last updated 6/2020
Turkish
30-Day Money-Back Guarantee

What you'll learn

  • Temel yapay sinir ağları çalışma şekli ve gerçek hayat problem çözümü
  • Derin öğrenme modeli tasarlarken dikkat edilmesi gereken adımlar
  • Evrişimli Sinir Ağları (CNN) çalışma şekli ve gerçek hayat problemi çözümü
  • Özyinelemeli Sinir Ağları (RNN, LSTM) ile doğal dil işleme problemlerine uygulamalı çözümler
  • Python kütüphanelerini kullanarak derin öğrenme modeli tasarlama
  • Kapsül Ağları (Capsule Networks) yapısı ve çalışması
  • Çekişmeli Üretici Ağlar (GAN) çalışma şekli
  • Pekiştirmeli Öğrenme (RL) çalışma şekli
  • Python programlama dilinde Tensorflow ve Keras kütüphaneleri kullanarak gerçek hayat problemlerine çözüm getirebilme becerisi

Course content

7 sections • 60 lectures • 10h 37m total length

  • Preview11:01
  • Motivasyon
    04:51

  • Yapay Sinir Ağının Biyolojik Temelleri
    03:05
  • Tek Katmanlı Algılayıcılar Nasıl Çalışır?
    09:34
  • Çok Katmanlı Algılayıcı Nasıl Çalışır?
    09:18
  • Gözetimli ve Gözetimsiz Öğrenme Tanıtım
    02:59
  • YSA Kullanım Alanları Genel Bakış
    04:11
  • Öğrenme Nasıl Gerçekleşir ve Aktivasyon Fonksiyonunun Etkisi Nedir?
    14:16
  • Geriye Yayılım Algoritması ve Zincir Kuralı
    18:12
  • Genel Hatırlatma (isteğe bağlı)
    08:21
  • Çalışma Ortamı
    14:32
  • GitHub ortamındaki dosyaları Google Colab ortamında nasıl çalıştırabilirim?
    05:07
  • Titanic Verisi Görselleştirme
    09:33
  • Python Numpy Giriş
    17:05
  • UYGULAMA: Basit Bir Sınıflandırma -Titanic Veri Seti
    53:29

  • Hiper parametre nedir? Problemler ve Çözümler
    14:47
  • Optimizasyon ve Regularizasyon - 1
    12:29
  • Optimizasyon ve Regularizasyon - 2
    10:45
  • Optimizasyon ve Regularizasyon - 3
    13:31
  • Optimizasyon ve Regularizasyon - 4
    04:26
  • Optimizasyon Görselleştirme (isteğe bağlı)
    04:58
  • UYGULAMA: Veri Artırma Örnek - 1
    18:59
  • UYGULAMA: Veri Artırma Örnek - 2
    16:01
  • Veri_Artirma_Pratik_Calismasi
    1 question

  • Derin Sinir Ağlarına Giriş
    08:47
  • Derin Sinir Ağlarında Geriye Yayılım Algoritması
    05:58
  • Derin Sinir Ağlarında Parametre ve Hiper Parametre Kavramları
    03:17
  • Bilgisayarlı Görü Nedir?
    05:53
  • Preview13:16
  • Preview06:19
  • Piksel Ekleme (Padding) İşlemi
    07:16
  • Adım Kaydırma (Stride) İşlemi
    07:12
  • Ortaklama (Pooling) İşlemi
    04:22
  • Tensor nedir? Tensorlerde Evrişim İşlemi
    06:18
  • Özet (isteğe bağlı)
    03:31
  • Evrişimli Sinir Ağı 1
    06:16
  • Evrişimli Sinir Ağı 2
    09:40
  • UYGULAMA: Evrişimli Sinir Ağı Temel
    37:51
  • Klasik Evrişimli Sinir Ağları - LeNet5
    07:32
  • Klasik Evrişimli Sinir Ağları - AlexNet
    05:40
  • Klasik Evrişimli Sinir Ağları - VGG16
    03:36
  • UYGULAMA: Evrişimli Sinir Ağı ile Rakam Tanıma (MNIST)
    14:42
  • Evrişimli Sinir Ağları ile Daha Derine - ResNet
    06:06
  • Evrişimli Sinir Ağları ile Daha Derine - Inception ve GoogLeNet
    09:50
  • UYGULAMA: Evrişimli Sinir Ağları ile Yüz Görüntüsünden Duygu Tanıma
    18:18
  • UYGULAMA: Evrişimli Sinir Ağları ile Yüz Görüntüsünden Duygu/Cinsiyet Kestirimi
    08:38

  • RNN Motivasyon
    04:46
  • RNN Giriş ve Notasyon
    18:24
  • RNN İleri ve Geri Yayılım
    09:25
  • RNN ile Dil Modeli ve Dizi Üretimi
    09:52
  • RNN'de Gradyanların Yok Olması Problemi
    04:36
  • Geçitlenmiş Özyinelemeli Birimler- Gated Recurrent Units (GRU)
    08:24
  • Uzun-Kısa Vadeli Bellek (LSTM) Modeli
    07:19
  • Çift Yönlü Özyinelemeli Sinir Ağları (Bidirectional RNN)
    05:02
  • Derin Özyinelemeli Sinir Ağları (Deep-RNN)
    07:44

  • Kapsül Ağları Motivasyon
    03:22
  • Kapsül Ağları Aktivasyon Fonksiyonu ve Anlaşmalı Yönlendirme Algoritması
    04:26
  • Kapsül Ağları ve Evrişimli Sinir Ağları Karşılaştırması
    03:13
  • Avantaj ve Dezavantajlarıyla Kapsül Ağları
    02:33
  • Preview37:06

  • GAN ile Fashion MNIST Veri Kümesi Kullanarak Sentetik Veri Üretimi
    29:22

Requirements

  • Öğrenme isteği
  • Temel matematik bilgisi
  • Temel algoritma bilgisi

Description

Yapay zeka alanına giriş yapmak ve "öğrenen" uygulamalar geliştirmek istiyorsanız derin öğrenme yöntemlerini öğrenmek için sizi temelden ileri seviyeye kadar teorik anlatım ve pratik uygulamaları içeren bu kapsamlı "Derin Öğrenmeye Giriş" eğitimime davet ediyorum.

Eğitimi bitirdiğinizde, derin öğrenmenin temellerini, yapay sinir ağı modelleri oluşturma ve geliştirme adımlarını ve başarılı yapay öğrenme projelerini nasıl gerçekleştirebileceğinizi öğreneceksiniz. Uygulayacağımız yöntemler:

  • Temel yapay sinir ağları,

  • Evrişimli sinir ağları (CNN),

  • Özyinelemeli sinir ağları (RNN),

  • Uzun-kısa vadeli bellek modeli (LSTM),

  • Makine öğrenmesinde optimizasyon ve regülarizasyon yöntemlerini,

  • Kapsül ağları,

  • Pekiştirmeli öğrenme (RL),

  • Çekişmeli üretici ağları (GAN)  

Tüm bu yöntemleri Python programlama dili kullanarak TensorFlow ve gerisinde çalışan Keras kütüphanelerinde uygulayacaksınız.

Yapay zeka ve derin öğrenme çoklu endüstrileri geliştirmekte ve dönüştürmektedir. Bu dersi tamamladıktan sonra, bunu işinize uygulamak için yaratıcı yollar bulabilirsiniz.

Who this course is for:

  • Geleceğin mesleklerinde yetkin olmak isteyen herkes
  • Yapay zekaya ilgi duyan herkes
  • Yapay sinir ağları ve derin sinir ağları geri planındaki matematiği öğrenmek isteyen herkes
  • Derin öğrenme konusundaki teorik bilgisiyle gerçek hayat problemlerini çözmek isteyenler
  • Python programlama dili ile TensorFlow ve Keras kütüphanelerini kullanarak kendi derin öğrenme modelini tasarlamak isteyenler

Instructor

Merve Ayyuce Kizrak
Elektronik ve Haberleşme Mühendisi
Merve Ayyuce Kizrak
  • 4.3 Instructor Rating
  • 2,710 Reviews
  • 43,813 Students
  • 1 Course

Merve Ayyüce Kızrak; 2009 yılında Haliç Üniversitesi, Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Bölümü’nde lisans eğitimini tamamladı. 2011 yılında, yine Haliç Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği programında, İTÜ Bilişim Enstitüsü’nden de dersler alarak, yüksek lisans eğitimini tamamladı.

Şu anda Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Programında Doktora eğitimine devam etmektedir.

Lisans mezuniyetinden Şubat 2019’a kadar Haliç Üniversitesi, Elektronik ve Haberleşme ve Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümlerinde çeşitli dersleri yürüterek ve Şubat 2019’dan bu yana da Bahçeşehir Üniversitesi, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümünde akademik kariyerini sürdürmektedir. 2019 Kasım ayı itibari ile T. C. Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi'nde Büyük Veri ve Yapay Zeka Daire Başkanlığı'nda Yapay Zeka Araştırmacısı olarak görev almaktadır.

Özellikle bilgisayarlı görü olmak üzere yapay öğrenme konuları üzerine lisans eğitiminden bu yana çalışmaktadır.

Akademik araştırma konularının detaylarına web sitesi üzerinden ulaşabilirsiniz.

Ayrıca bir sosyal sorumluluk projesi olarak 2017 yılında kurulan  Deep Learning Türkiye topluluğunun kurucu ortaklarındandır. Yapay Sinir Ağları, Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme konularında Türkçe içerik üretimine katkı sağlamaya çalışmaktadır.

  • Udemy for Business
  • Teach on Udemy
  • Get the app
  • About us
  • Contact us
  • Careers
  • Blog
  • Help and Support
  • Affiliate
  • Terms
  • Privacy policy
  • Cookie settings
  • Sitemap
  • Featured courses
Udemy
© 2021 Udemy, Inc.