PyTorch ile Derin Öğrenme
3.0 (28 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.
8,082 students enrolled

PyTorch ile Derin Öğrenme

PyTorch kütüphanesi ile Derin Öğrenme Projeleri Oluşturma
3.0 (28 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.
8,082 students enrolled
Created by Enes Polat
Last updated 2/2020
Turkish
Current price: $15.99 Original price: $24.99 Discount: 36% off
2 days left at this price!
30-Day Money-Back Guarantee
This course includes
  • 8 hours on-demand video
  • 2 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
  • PyTorch Kütüphanesi ile Derin Öğrenme
Course content
Expand all 55 lectures 07:53:53
+ Giriş
3 lectures 21:38
Jupyter Notebook ve Lab ilk Dokunuşlar
08:16
+ Numpy Kütüphanesi
6 lectures 36:40
Numpy Kütüphanesi - zeros, ones ve linspace Kullanımı
05:03
Numpy Kütüphanesi - Rastgele Veri Üretme
06:52
Numpy Kütüphanesi - Vektörde Veriye Erişme
07:40
Numpy Kütüphanesi - Matrislerde Veriye Erişme
05:04
Numpy Kütüphanesi - Matematiksel İşlemler
06:42
+ Pandas Kütüphanesi
9 lectures 01:10:54
Pandas Kütüphanesi - Seriler
07:08
Pandas Kütüphanesi - DataFrames
07:47
Pandas Kütüphanesi - DataFrames -drop, loc, iloc
08:34
Pandas Kütüphanesi - DataFrames - Şartlı Filtreleme
06:23
Pandas Kütüphanesi - DataFrames
07:54
Pandas Kütüphanesi - read_csv, to_csv metodları
05:22
Pandas Kütüphanesi - groupby
04:42
Pandas Kütüphanesi - Bazı önemli metodlar
10:35
Numpy Kütüphanesi - Web'den ve Dosyalardan Veri Okuma
12:29
+ PyTorch Temelleri
7 lectures 46:49
PyTorch Kütüphanesi
11:23
PyTorch - Kurulum ve Tensör Oluşturma
06:35
PyTorch Kütüphanesi - tensor,Tensor, arange, linspace
06:29
PyTorch Kütüphanesi - Rastgele Sayı Oluşturma
07:50
PyTorch Kütüphanesi - view ve reshape metodları
04:59
PyTorch Kütüphanesi - Matematiksel İşlemler
05:12
PyTorch Kütüphanesi - Matematiksel İşlemler -2
04:21
+ Maknine Öğrenmesi
5 lectures 48:14
Makine Öğrenmesi Nedir?
11:05
Overfitting ve Underfitting
07:06
Sınıflandırma için Doğruluk Metrikleri
14:07
Regresyon için Doğruluk Metrikleri
07:38
Unsupervised (Gözetimsiz) Öğrenme Nedir?
08:18
+ Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks)
11 lectures 01:57:49
Bölüm İçeriği
01:42
Perceptron Model
08:35
Çok Katmanlı Sinir Ağları
07:12
Aktivasyon Fonksiyonları
09:57
Çoklu Sınıflandırma için Aktivasyon Fonksiyonları
06:31
Cost Fonksiyonu ve Gradient Descent
15:51
Backpropagation
08:00
PyTorch ile Gradient Alma
08:36
PyTorch ile Lineer Regresyon-1
12:44
PyTorch ile Lineer Regresyon-2
21:15
PyTorch'da Veri Setleri ile İşlem Yapma
17:26
+ Proje -1 Iris Veri Seti İçin Derin Öğrenme Modeli Oluşturma
3 lectures 35:39
Genel Bilgi ve Veri Setini Alma
11:01
Model Oluşturma ve Parametrelerle Sonuç Alma
14:12
Modeli Test Verisinde Deneme
10:26
+ Evrişimsel Sinir Ağları
11 lectures 01:36:10
Evrişimsel Sinir Ağları - CNN
01:55
MNIST Veri Seti
06:31
MNIST Veri Setinin İndirilmesi
09:23
MNIST Veri Setinin Görselleştirilmesi
07:06
MNIST Veri Seti İçin Model Oluşturulması
09:18
MNIST Veri Seti İçin Model Oluşturulması - 2
09:31
MNIST Veri Seti İçin Modelin Eğitilmesi
10:24
MNIST Veri Seti İçin Oluşturulan Model Sonuçlarının Görselleştirilmesi
12:56
MNIST Veri Seti Modelinin Değenlendirilmesi
12:11
Konvülüsyon Nedir?
07:22
Konvülüsyon Katmanları
09:33
Requirements
  • Temel Python bilgisi
Description

Facebook tarafından geliştirilen PyTorch kütüphanesi en temel seviyeden başlayarak projeler ile örneklendirilerek bilgilerinize sunulmuştur. Kursun içeriği temel olarak aşağıda paylaşılmıştır:

1. Kurulum

2. Numpy Kütüphanesi

3. Pandas Kütüphanesi

4. PyTorch Temelleri

5. Makine Öğrenmesi

6. Yapay Sinir Ağları-Örnek Proje

7. Evrişimsel Sinir Ağları -Örnek Proje

8.Doğal Dil İşleme - Örnek Proje

Videolarda anlatılan uygulamalar ve ek dosyalar paylaşılmıştır. Ödev ve quizler eklenecektir.Katılımcıların yorum ve önerileri doğrultusunda ilave video dersleri hazırlanmaktadır.

Who this course is for:
  • Veri bilimine meraklı, başlangıç seviyesindeki Python geliştiricileri