Mühendisler İçin Derin Öğrenme - Endüstri Uygulamaları

Yapay zeka olgusunu oluşturan temel öğrenme algoritmalarından olan Derin Öğrenme algoritmalarını uygulamaları ile öğrenmek için sizlere bu kursu hazırladım. Endüstri 4.0 ile her mühendisin bilmesi gereken programlama ve derin öğrenme uygulamalarını beraber geliştireceğiz.

Makine Mühendisleri için Derin Öğrenme kursunun devamı niteliğinde olan bu kursta fazlaca veri içeren bir modeli göreceğiz.

Modelde kullandığımız veriseti özenle hazırlanmış gerçek sensör verileri içeren bir vaka çalışmasıdır.

Bu kursa başlamadan önce mutlaka bir önceki eğitimi izlemenizi tavsiye ederiz.

Temel olarak Python dilinde programlar geliştireceğiz.

Keras altyapısı ile Derin Öğrenme mimarisi oluşturmayı göreceğiz

Geliştirdiğimiz programları gerçek sistemlerde kullanacağız.

Profesyonel anlamda cihazlardan veri toplayıp, veriyi anlamlandırmaya çalışacağız.

Endüstriyel görüntü işleme ve obje tespiti çalışmaları yapacağız.

Bir sistemin matematiksel modelini çıkarıp, derin sinir ağları ile model eğiteceğiz ve bu sistemi geliştirdiğimiz algoritmalar ile kontrol edeceğiz.

Optimizasyon yapacağız.

FMI yöntemlerine değineceğiz.

Functional mock-up unit dosyası ile derin öğrenme modeli arasında bağlantı kuracağız.

*

Önemli not: Sistemde kullanılan veri seti, endüstriyel bir veri seti olmakla beraber herhangi bir firma veya sistemin verilerini temsil etmemektedir. Belirli dönüşümler uygulanarak standartlarştırılmış ve değiştirilmiştir. Değişim kriterleri hakları, sıfırdan bir sistem modeli kurulduğu için eğitmene aittir. Sistemde kullanılan terim, sensör ismi, veri tipi ve diğer değişkenler gizlilik içermeyen patentlenemeyen veya hak iddaa edilemeyen birimler veya objelerdir.