PyTorch ve fastai ile Programcılar İçin Derin Öğrenme
Modern PyTorch ve fastai iş akışlarını kullanarak derin öğrenme modelleri yazmak, hata ayıklamak ve optimize etmek için sinir ağlarının temellerinin ötesine geçin.
-
💬
Yapay zekâ eğitmeni
Herhangi bir ders hakkında soru sor, istediğin an anında net bir yanıt al. -
🕐
İstediğin zaman başla
Program ya da son tarih yok — kendi hızında, istediğin zaman öğren. -
🌐
Türkçe
Dersler, görevler ve sertifika — hepsi tamamen kendi dilinde.
Bu kurs hakkında
Birçok geliştirici, üst düzey makine öğrenimi kavramları ile gerçek, çalışan kod arasındaki boşluğu doldurmakta zorlanır. Bu metin tabanlı kurs, modern sinir ağlarının iç işleyişinde size rehberlik ederek sıfırdan nasıl model oluşturacağınızı ve ince ayar yapacağınızı tam olarak gösterir. Günümüzün bilgisayarlı görü ve doğal dil işleme uygulamalarına güç veren matematik ve kod hakkında derin, sezgisel bir anlayış kazanacaksınız.
Net açıklamaları okuyarak ve yapılandırılmış kod parçacıklarını analiz ederek, eğitim döngülerinde hata ayıklamayı, hiper parametreleri optimize etmeyi ve son teknoloji ürünü eğitim tekniklerini uygulamayı öğreneceksiniz. İleri düzey model eğitimine dalmadan önce çekirdek mimariyi anlamanızı sağlayarak temel derin öğrenme kavramlarıyla başlıyoruz.
Ne öğreneceksiniz:
- Sinir ağlarının, kayıp fonksiyonlarının ve optimizasyon algoritmalarının altta yatan mekanizmalarını anlayın
- PyTorch ve fastai kütüphanesini kullanarak derin öğrenme modelleri oluşturun ve özelleştirin
- Öğrenme oranını bulucular ve karmaşık hassasiyetli eğitim dahil modern eğitim tekniklerini uygulayın
- Aşırı öğrenme (overfitting) ve yetersiz öğrenme (underfitting) gibi yaygın model eğitimi sorunlarında hata ayıklayın ve sorunları giderin
- Önceden eğitilmiş modelleri özel bilgisayarlı görü görevlerine uyarlamak için transfer öğrenmeyi uygulayın
- Modern Python geleneklerini kullanarak temiz, tekrarlanabilir makine öğrenimi kodu yapılandırma alıştırması yapın
Bu kurs, uygulamalı kod uygulamalarına geçmeden önce temel derin öğrenme terminolojisi ve temel matematiksel kavramlarla başlar. Pratik, gerçek dünyadaki mimarileri keşfedecek ve bunları üretime hazır performans için nasıl optimize edeceğinizi öğreneceksiniz.
Bu kurs, temel Python bilgisine sahip olan ve matematik alanında doktora yapmaya gerek kalmadan derin öğrenmeye geçiş yapmak isteyen programcılar ve geliştiriciler için tasarlanmıştır. Önceden makine öğrenimi deneyimi gerekmez.
Derin öğrenmenin gücünü ortaya çıkarmak ve güvenle daha akıllı uygulamalar oluşturmak için bugün okumaya başlayın.
Ne elde edeceksin
-
📜
Tamamlama sertifikası
LinkedIn profilinize ekleyin -
💬
Kişisel AI öğretmeni
Bir kursta takıldın mı? Yerleşik öğretmenine istediğin zaman her şeyi sorabilirsin. -
🎧
Sesli versiyon dahil
Yolda öğren — ekrana gerek yok -
♾️
Ömür boyu erişim
İstediğin zaman dön, son kullanma tarihi yok -
📱
Telefon veya bilgisayar
Her yerde, her cihazda -
💸
14 gün iade
Sorgusuz -
⚡
Kısa ve odaklı
2 sa 54 dk pratik içerik
Yorumlar
Henüz yorum yok — deneyimini ilk paylaşan sen ol.
Diğer öğrenciler şunları da aldı
🎓 Sertifikalı
Python ve Keras ile Derin Öğrenme Temelleri
Sertifika
Uygulama
5 400 ֏
→
🏆 En popüler
🎓 Sertifikalı
TensorFlow ve Keras ile Derin Öğrenme ve Sinirsel Ağlar
Sertifika
Uygulama
5 400 ֏
→
⚡ Başlangıç için en iyi
🎓 Sertifikalı
Python ve TensorFlow: İlk Görüntü Tanıma Modelinizi Yapıyorsunuz
Sertifika
Uygulama
5 400 ֏
→
🔥 Talep görüyor
🎓 Sertifikalı
Elektronik Tasarım Otomatikleştirme için Makine Öğrenmesi
Sertifika
Uygulama
5 400 ֏
→
Sık sorulanlar
Bu kursu almak için neye ihtiyacım var? +
Sadece internetli bir telefon veya bilgisayar yeterli. Kurulum yok, özel donanım yok.
Nasıl ödeme yapabilirim? +
Stripe üzerinden kartla. Kart bilgilerini saklamıyoruz — Stripe güvenli şekilde işliyor.
Para iadesi alabilir miyim? +
Evet — 14 gün içinde tam iade, sorgusuz.
Erişimim ne kadar sürer? +
Sonsuza dek. Bir kez satın aldığında, kurs senindir — istediğin zaman dönebilirsin.
Sertifika alacak mıyım? +
Evet. Tamamladığında, LinkedIn profiline ekleyebileceğin bir sertifika alırsın.
Şu sektörlerdeki öğrenenler için
Teknoloji
Tasarım
Finans
Pazarlama
Sağlık
Eğitim
Konaklama
Üretim