Deep Learning ve Python

A'dan Z'ye Derin Öğrenme (5)

DATAI TEAM

Merhaba arkadaşlar,

Bu kurs 7 bölümlük nihai hedefim olan Yapay Zekanın beşinci bölümünü oluşturmaktadır.

Python: Python Sıfırdan Uzmanlığa Programlama (1)
Data Science ve Python: Sıfırdan Uzmanlığa Veri Bilimi (2)
Data Visualization: A'dan Z'ye Veri Görselleştirme (3)
Machine Learning ve Python: A'dan Z'ye Makine Öğrenmesi (4)
Deep Learning (Derin Öğrenme)
Statistical Learning (İstatistik)
Artificial Intelligence (Yapay Zeka)

Bu Kurs ile Alacaklarınız

Merhaba arkadaşlar,

Bu kurs 7 bölümlük nihai hedefim olan Yapay Zekanın beşinci bölümünü oluşturmaktadır.

Python: Python Sıfırdan Uzmanlığa Programlama (1)
Data Science ve Python: Sıfırdan Uzmanlığa Veri Bilimi (2)
Data Visualization: A'dan Z'ye Veri Görselleştirme (3)
Machine Learning ve Python: A'dan Z'ye Makine Öğrenmesi (4)
Deep Learning (Derin Öğrenme)
Statistical Learning (İstatistik)
Artificial Intelligence (Yapay Zeka)

Bu Kurs ile Alacaklarınız

Sıfırdan Kodlama Becerisi: Sizinle birlikte kod yazıyoruz. Her ders boş bir sayfa ile başlar ve kodu sıfırdan yazarız. Bu şekilde ilerleyebilir ve kodun nasıl bir araya geldiğini ve her satırın ne anlama geldiğini tam olarak anlayabilirsiniz.
Kodlar ve Şablonları: Kursta oluşturduğumuz her Python şablonlarını ve kodunu indirebilirsiniz. Bu, sizlere hem daha sonra kod üzerinde pratik yapma hem de kendi projelerinizi şablon sayesinde daha kolay bir şekilde yaratma imkanı sağlayacaktır
Teori ve Mantık: Size yalnızca kod yazmayı değil, hem yazdığımız kodun arkasında yatan mantığı ve teoriyi hem de neden böyle bir kod yazdığımızı anlatıyoruz.
Kurs içi destek: Size sadece video ile ders anlatımı yapmıyoruz. Size destek olmak için profesyonel Veri Bilimcilerinden oluşan bir ekip oluşturduk. Bu da ders ve ya ders dışı sorularınıza en fazla 72 saat içinde yanıt alacağınız anlamına geliyor.

Deep Learning kursu içeriği:

Giriş Bölümü
- Deep Learning Giriş
- Sık Sorulan Sorular
- Anaconda Jupyter Notebook Kurulumu
- Kaggle
Deep Learning ve Dataset Tanıtımı
- Deep Learning giriş
- Dataset Overview
Logistic Regression
- Computation Graph
- Initializing Parameters
- Forward Propagation
- Backward Propagation
- Implementing Logistic Regression with Python
- Implementing Logistic Regression with Sklearn
Artificial Neural Network (ANN)
- Computation Graph
- Initializing Parameters
- Forward Propagation
- Loss, Cost Function
- Backward Propagation
- Updata Parameters
- Create Model
- L-Layer Neural Network
- L-Layer Neural Network with Keras
- L-Layer Neural Network with Pytorch
- Neural Network Playground
Convolutional Neural Network (CNN)
- Same Padding
- Max Pooling
- Fully Connected Network
- Implementing with Keras
- Create Model
- Optimizer
- Compiler
- Batch and Epoch
- Data Augmentation
- Fitting Model
- Evaluate Model
- CNN with Pytorch
Recurrent Neural Network (RNN)
- Recurrent Neural Network with Keras
- Long Short Term Memory (LSTM)

Kurs Hakkında Bazı Öğrenci Yorumları

Raşit İri
- Hocamıza ait önceki kursları da almış biri olarak şunu söylemeliyim ki her kurs birbiri ile bağlantılı bir şekilde ilerliyor. Size önerim daha önceki kursları da alıp o şekil de ilerlemeniz. Kursa gelecek olursak diğer kurslar gibi konuların mantığını örnekler vererek çok güzel bir şekilde kavratıyor.
Ferec HAMİTBEYLİ
- Tek kelime ile mükemmel. Tüm arkadaşlarıma, eşime dostuma önerdim bu seriyi. Hangi meslekten olursanız olun, yapay zeka geleceğin bir parçası ve erkenden öğrenmenizi tavsiye ederim.
Osman Homek
- Bu kursun diğer kurslardan en büyük farkı, yaptığınızı şeyi neden yaptığınızı size anlatması. Bu durum ancak, anlattığı konuyu uygulayan birileri tarafından verilebilir. Bu kurs, asla, slaytların ingilizceden çevrilmesi ile hazırlanmamıştır. Bu nedenle, kursun sonunda, gerçek tecrübelerden süzülmüş bir bilgi edineceksiniz. Hocamıza, vakit ayırıp, bize kıymet verdiği için minnettarım.

İçeriğin İngilizce olması sizi yanıltmasın arkadaşlar. Derslerim tamamen Türkçedir.

Hemen kaydolun ve bir an önce başlayalım.

Enroll now

Or start a personal plan

And upskill with Udemy

What's inside

Learning objectives

Yapay zeka yolculuğumuzun 5. adımı olan derin öğrenme kursumuzu tamamlayacak ve hedefimize bir adım daha yaklaşmış olacaksınız
Cv'nize gönül rahatlığıyla derin öğrenme ile ilgili aldığınız eğitimi ve birlikte yaptığımız projeleri yazabileceksiniz

Derin öğrenme ile pek çok sınıflandırma ve tahmin algoritmaları geliştirebileceksiniz
Derin öğrenme projelerinizi tüm dünya ile buluşturacaksınız

Yapay zeka yolculuğumuzun 5. adımı olan derin öğrenme kursumuzu tamamlayacak ve hedefimize bir adım daha yaklaşmış olacaksınız
Cv'nize gönül rahatlığıyla derin öğrenme ile ilgili aldığınız eğitimi ve birlikte yaptığımız projeleri yazabileceksiniz
Derin öğrenme ile pek çok sınıflandırma ve tahmin algoritmaları geliştirebileceksiniz
Derin öğrenme projelerinizi tüm dünya ile buluşturacaksınız

Syllabus

Giriş

Deep Learning Kursu İçerik

Python, Anaconda ve Jupyter Notebook Kurulumu

Udemy Tanıtım

Kaggle Nedir?

Kaggle Tanıtımı 1

Kaggle Tanıtımı 2

Notebook (Kernel) Nedir?

Kaggle Arayüz Değişikliği

Kaggle Profil Sayfası

Kaggle'da Başarılı Olmak İçin Neler Yapmalı?

Deep Learning ve Data Set Tanıtımı

Data Set Tanıtımı

Deep Learning Kernel ve Data Set İndirme

Deep Learning vs Machine Learning

Data Set Overview - 1

Data Set Overview - 2

Deep Learning ve Data Set Tanıtımı Neler Öğrendik

Bu bölümde logistic regression'ın ne olduğunu öğreneceğiz ve neural network konusuna girişi yapacağız. Ayrıca hem el ile hem de sklearn kütüphanesi ile logistic regression implement edeceğiz.

Logistic Regression Genel Bakış

Computation Graph

Logistic Regression Computation Graph

Initializing Parameters

Forward Propagation

Backward Propagation

Backward Propagation - 1

Backward Propagation - 2

Implementing Initializing Parameters

Implementing Forward Propagation

Implementing Backward Propagation

Implementing Update Parameters

Implementing Prediction

Implementing Logistic Regression

Logistic Regression with Sklearn

Logistic Regression Neler Öğrendik - Ödev

Bu bölümde Artificial Neural Network (Yapay Sinir Ağları) öğreneceğiz. Öğrendiğimiz bilgileri hem el ile hem keras hem de pytorch kullanarak nasıl implement edeceğimizi göreceğiz.

Artificial Neural Network Genel Bakış

Artificial Neural Network Nedir

Artificial Neural Network Computation Graph

2-Layer Neural Network

Loss and Cost Functions

Update Parameters

Prediction

Create ANN Model

L-Layer Neural Network

Neural Network with Keras

Neural Network with Pytorch

Neural Network Tensorflow Playground

Artificial Neural Network Neler Öğrendik - Ödev - Tavsiye

Bu bölümde convolutional neural network nedir öğrenip keras kütüphanesi ile kod yazacağız.

Convolutional Neural Network Genel Bakış

Dataset ve CNN Kernel

Loading Data Set

Normalization - Reshape - Label Encoding

Train - Test Split

Convolutional Neural Network (CNN)

Convolution Operation Nedir

Same Padding

Max Pooling

Flattening

Fully Connected

CNN Implementing with Keras

Create Model

Adam Optimizer

Compiler

Batch and Epoch

Data Augmentation

Fit the Model

Evaluate the Model

CNN with Pytorch

Convolutional Neural Network Neler Öğrendik - Ödev

Bu bölümde recurrent neural network ve long short term memory konularını öğrenip bu konular ile ilgili pythonda keras kütüphanesini kullanarak kod yazacağız.

Recurrent Neural Network Genel Bakış

Sequence Models

Recurrent Neural Network Nedir

Implementing RNN with Keras Giriş

RNN Loading and Preprocessing Data

RNN Create Model

RNN Prediction and Visualization

Long Short Term Memory (LSTM) Nedir

Implementing LSTM with Keras Giriş

LSTM Loading and Visualizing Data

LSTM Preprocessing Data

LSTM Create Model

LSTM Prediction and Visualization

RNN Neler Öğrendik

Deep Learning Sonuç

Ne Yaptık Ne Yapacağız

Derin Öğrenme Ek Kaynak

BONUS

Save this course

Save Deep Learning ve Python: A'dan Z'ye Derin Öğrenme (5) to your list so you can find it easily later:

Save

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Deep Learning ve Python: A'dan Z'ye Derin Öğrenme (5) with these activities:

Python Temellerini Gözden Geçirin

Show steps

Derin öğrenme için gerekli olan Python temellerini hatırlayarak kursa hazırlanın. Bu, kodlama alıştırmaları ve temel kavramların gözden geçirilmesini içerir.

Browse courses on Python

Show steps

Python'daki veri yapılarını inceleyin.
Fonksiyonları ve döngüleri gözden geçirin.
Temel Python sözdizimini uygulayın.

Python ile Makine Öğrenmesi

Show steps

Makine öğrenmesi temellerini anlamak için bu kitabı okuyun. Bu, derin öğrenme kavramlarını daha iyi anlamanıza yardımcı olacaktır.

View Alter Ego on Amazon

Show steps

Kitabın ilgili bölümlerini okuyun.
Önemli kavramları not alın.
Örnek kodları inceleyin.

Derin Öğrenme Kitabını İnceleyin

Show steps

Derin öğrenme kavramlarını daha iyi anlamak için bu kitabı okuyun. Bu, kurs materyallerini tamamlayacak ve derinlemesine bilgi sağlayacaktır.

View Alter Ego on Amazon

Show steps

Kitabın ilgili bölümlerini okuyun.
Önemli kavramları not alın.
Örnek kodları inceleyin.

Four other activities

Expand to see all activities and additional details

Show all seven activities

Basit Bir Sinir Ağı Oluşturun

Show steps

Öğrendiğiniz bilgileri pekiştirmek için basit bir sinir ağı projesi başlatın. Bu, pratik deneyim kazanmanıza ve kavramları daha iyi anlamanıza yardımcı olacaktır.

Show steps

Bir veri kümesi seçin.
Bir sinir ağı modeli tasarlayın.
Modeli Python ve Keras ile uygulayın.
Modeli eğitin ve değerlendirin.

Derin Öğrenme Kavramlarını Açıklayan Bir Blog Yazısı Yazın

Show steps

Öğrendiğiniz derin öğrenme kavramlarını açıklayan bir blog yazısı yazarak bilginizi pekiştirin. Bu, kavramları daha iyi anlamanıza ve başkalarına açıklamanıza yardımcı olacaktır.

Show steps

Bir derin öğrenme kavramı seçin.
Kavramı araştırın ve anlayın.
Açıklayıcı bir blog yazısı yazın.
Blog yazısını yayınlayın ve paylaşın.

Diğer Öğrencilere Mentorluk Yapın

Show steps

Diğer öğrencilere mentorluk yaparak derin öğrenme bilginizi pekiştirin. Bu, kavramları daha iyi anlamanıza ve başkalarına açıklamanıza yardımcı olacaktır.

Show steps

Forumda soruları yanıtlayın.
Çalışma gruplarına liderlik edin.
Bire bir dersler verin.

Kaggle Yarışmalarına Katılın

Show steps

Kaggle yarışmalarına katılarak derin öğrenme becerilerinizi geliştirin. Bu, gerçek dünya veri kümeleriyle çalışma ve diğer derin öğrenme uygulayıcılarıyla rekabet etme fırsatı sağlayacaktır.

Show steps

Bir Kaggle yarışması seçin.
Veri kümesini indirin ve inceleyin.
Bir derin öğrenme modeli oluşturun ve eğitin.
Modeli yarışma veri kümesinde değerlendirin.
Sonuçlarınızı Kaggle'a gönderin.

Career center

Learners who complete Deep Learning ve Python: A'dan Z'ye Derin Öğrenme (5) will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

Reading list

We've selected one books that we think will supplement your learning. Use these to develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a deeper understanding of the topics covered in Deep Learning ve Python: A'dan Z'ye Derin Öğrenme (5).

Alter Ego

Save

Bu kitap, derin öğrenme alanında kapsamlı bir kaynaktır. Temel kavramları, algoritmaları ve uygulamaları ayrıntılı olarak ele alır. Bu kitap, derin öğrenme teorisine daha derinlemesine inmek isteyenler için mükemmel bir kaynaktır ve genellikle akademik ortamlarda ders kitabı olarak kullanılır.

Help others find this course page by sharing it with your friends and followers: