Python ile Derin Öğrenme (Deep Learning) algoritmaları geliştirerek Yapay Zeka amacımıza bir adım daha yaklaşalım
Instructed by Datai Team 9 hours on-demand video, 2 articles & 10 downloadable resources
What you’ll learn
-
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
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)
Similar Course Coupons
Deal Score0
Disclosure: This post may contain affiliate links and we may get small commission if you make a purchase. Read more about Affiliate disclosure here.
