Yapay zeka alanına giriş yapmak ve "öğrenen" uygulamalar geliştirmek istiyorsanız derin öğrenme yöntemlerini öğrenmek için sizi temelden ileri seviyeye kadar teorik anlatım ve pratik uygulamaları içeren bu kapsamlı "Derin Öğrenmeye Giriş" eğitimime davet ediyorum.Eğitimi bitirdiğinizde, derin öğrenmenin temellerini, yapay sinir ağı modelleri oluşturma ve geliştirme adımlarını ve başarılı yapay öğrenme projelerini nasıl gerçekleştirebileceğinizi öğreneceksiniz. Uygulayacağımız yöntemler:Temel yapay sinir ağları, Evrişimli sinir ağları (CNNs), Özyinelemeli sinir ağları (RNNs), Uzun-kısa vadeli bellek modeli (LSTMs), Makine öğrenmesinde optimizasyon ve regülarizasyon yöntemlerini, Kapsül ağları, Pekiştirmeli öğrenme (RL), Çekişmeli üretici ağları (GANs) Tüm bu yöntemleri Python programlama dili kullanarak TensorFlow ve gerisinde çalışan Keras kütüphanelerinde uygulayacaksınız. Yapay zeka ve derin öğrenme çoklu endüstrileri geliştirmekte ve dönüştürmektedir. Bu dersi tamamladıktan sonra, bunu işinize uygulamak için yaratıcı yollar bulabilirsiniz.
Build on your existing knowledge with intermediate tensorflow techniques and real-world applications.
Build on your existing knowledge with intermediate deep learning techniques and real-world applications.
Build on your existing knowledge with intermediate data science techniques and real-world applications.
Log in to write a review
Loading reviews...
Explore more courses and learning paths related to Deep Learning A-Z™| Python ile Derin Öğrenme.
Browse more courses from Udemy
See the side-by-side breakdown and our pick by scenario
See the side-by-side breakdown and our pick by scenario
More intermediate-level AI and ML courses
Follow the full Intermediate TensorFlow learning path
Browse 350+ structured AI learning paths from beginner to advanced