Udemy Derin Ögrenmeye Giriş ✔️

Derin Öğrenmeye Giriş Kursunun Uygulamaları

Yapay zeka alanına giriş yapmak ve "öğrenen" uygulamalar geliştirmek istiyorsanız derin öğrenme yöntemlerini öğrenmek için Udemy üzerinde açtığım kursu takip edebilirsiniz. "Derin Öğrenmeye Giriş" kursu temelden ileri seviyeye kadar teorik anlatım ve pratik uygulamaları içermektedir. Bu dersi bitirdiğinizde, derin öğrenmenin temellerini, yapay sinir ağı modelleri oluşturma ve geliştirme adımlarını ve başarılı yapay öğrenme projelerini nasıl gerçekleştirebileceğinizi öğreneceksiniz.

NELER ÖĞRENECEĞİM? 🔑

• Yapay Sinir Ağları (ANN: Artificial Neural Networks)
• Makine Öğrenmesinde Optimizasyon ve Regularizasyon Yöntemleri
• Evrişimli Sinir Ağları (CNN: Convolutional Neural Networks)
• Özyinelemeli Sinir Ağları (RNN: Recurrent Neural Networks)
• Uzun-Kısa Vadeli Bellek (LSTM: Long Short Term Memory)
• Kapsül Ağları (CapsNet: Capsule Networks)
• Üretici Çekişmeli Ağları (GAN: Generative Adversarial Networks)
• Pekiştirmeli Öğrenme (RL: Reinforcement Learning)

Tüm bu yöntemleri Python programlama dili kullanarak TensorFlow ve Keras kütüphanelerinde uygulayacaksınız. Yapay zeka ve derin öğrenme iş dünyasını geliştirmekte ve dönüştürmektedir. Bu dersi tamamladıktan sonra, bunu işinize uygulamak için yaratıcı yollar bulabilirsiniz.

Araştırmalar yaparken benzerlerine rastlayıp iyileştirerek derlemeye çalıştığım ve derin öğrenme (deep learning) konusunda kısa bir özet ve bolca kaynak yönlendirmesi olan (hatta sonunda koca bir liste var) hızlıca konuya giriş yapılabilinmesi için gereklilikleri özetlemektedir. Lütfen katkı vermekten çekinmeyin 👽

💥 Derin Öğrenmeye Giriş Dersi 🤘 😎

Konu Akışı ve Çalışma Dosyaları 💻

Eğer direkt olarak çalışma dosyalarını (.ipynb) Colab servisi üzerinde açmak isterseniz aşağıda verdiğim linklere tıklamanız yeterli!

1. YAPAY SİNİR AĞLARI

• Google Colab Servisi Kullanımı

• Python Numpy Giriş

• Titanic Veri Kümesi Görselleştirme ve Sınıflandırma

2. DERİN ÖĞRENME MODELİ GELİŞTİRME REHBERİ

• Yapay Öğrenme Modeli Geliştirirken Genellikle Karşılaşılan Problemler ve Olası Çözümleri

• Veri Artırma Örnekleri

• Aktivasyon Fonksiyonları Karşılaştırması

• Optimizasyon Yöntemlerinin Karşılaştırılması

• Aşırı Öğrenme/Uydurma / Overfitting ve Erken Durdurma / Early Stopping

• Transfer Öğrenme (Transfer Learning) ve Fine-Tuning

3. EVRİŞİMLİ SİNİR AĞLARI (CNN)

• Temel Evrişimli Sinir Ağı Oluşturma

• Evrişimli Sinir Ağı ile (MNIST) El Yazısı Rakam Tanıma

• VGG-16 ile Nesne Tanıma

• ResNet 50 ile Nesne Tanıma

• Evrişimli Sinir Ağları ile Fashion MNIST

• Evrişimli Sinir Ağı ile Duygu Tanıma

• Evrişimli Sinir Ağı ile Duygu ve Cinsiyet Tanıma

• YOLO ile Nesne Yeri Tespiti

• Artistik Stil Transferi

4. ÖZYİNELEMELİ SİNİR AĞLARI / UZUN-KISA VADELİ BELLEK

• Karakter Seviyesi Dil Modeli ile Dinazor İsimleri Üretme

• Uzun-Kısa Vadeli Bellek (LSTM) Kullanılarak Öngörücü Bakım (Predictive Maintenance) Kestirimi

• BERT (Bidirectional Encoder Representations for Transformers) ile Sentiment Analizi

5. KAPSÜL AĞLARI

• Kapsül Ağları ile MNIST Uygulaması

6. ÜRETİCİ ÇEKİŞMELİ AĞLAR AĞLAR

• Üretici Çekişmeli Ağlar (GAN) ile Sentetik Veri Üretme Uygulaması

  ---

7. PEKİŞTİRMELİ ÖĞRENME

• Ping-Pong Oyun Uygulaması

Eklenecek

Kodları nasıl çalıştırmalıyım? 🙇

Derin Öğrenmeye Giriş derslerini kişisel bilgisayarlarınızın donanımsal ve yazılımsal özelliklerinden bağımsız olarak bulut ortamında rahatlıkla çalıştırabilmeniz için Google tarafından ücretsiz olarak sunulan Colab servisini öneriyorum. Yukarıdaki ders içeriğini kapsayan listeden direkt link ile Colab üzerinde çalışabiliyor olacaksınız. Dilerseniz dosyaları yerel çalışma ortamınıza indirip kendi donanımınız üzerinde de çalıştırabilirsiniz. Bu işlemlerin yapılış adımlarını Udemy'de bulunan "Derin Öğrenmeye Giriş" kursunda bulabilirsiniz. 💪

⭐⭐⭐GitHub üzerindeki Repoyu Google Colab'a tek hamlede nasıl alabilirim❔

Derse Yardımcı Kaynaklar? 📚 😇

• 🎯 Yapay Zeka ve Derin Öğrenmeye Başlama Rehberi

• 🌈 Google Colab ile Ücretsiz GPU Kullanımı

• 🎯 Yapay Zeka Araştırma İnisiyatifi (YZ-AI)

• 🌈 Adım Adım Google Colab Ücretsiz TPU Kullanımı

👽 Merve Ayyüce Kızrak

Ders notlarını oluştururken bana destek veren herkese, tüm bu çalışmalar sırasında sabırlarını esirgemeyen arkadaşlarıma bilhassa Neslihan ve Ayça'ya, müziksiz yapamayacağım için beni çok iyi tanıyan 🎶 Spotify'ıma, tüm hazırlıklarımı yaparken yardımlarıyla derse bizzat katkı sağlayan adını sarf ettiğim edemediğim tüm tanıdıklarıma ve özellikle Yavuz Kömeçoğlu'na tek tek teşekkür ederim. Görselleriyle çalışmalarımı şenlendiren köpeğimiz 🐶 Olips seni de unutmadım! Çok sevgili aileme de teşekkürlerimi sunarım. 😇