Eğitimler
Eğitim takvimi Workshop Takvimi

Eğitimle ilişkili veya kullanılacak teknolojiler.

Python Mysql Numpy pandas jupyter
Derin Öğrenme Programı 24. Dönem
Eğitim süresince uygulanacak proje tabanlı ve uygulamalı derslerle sektörün ihtiyaç duyduğu tüm kritik becerilere sahip ol.
EĞİTİM DETAYLARI
Kalan Kontenjan 19 / 25
04 MAYIS 2024
Hafta İçi / Hafta Sonu
24 Saat
Online Eğitim

Uzaktan Eğitim

Canlı Sınıf

KAYIT VE ÖDEME DETAYLARI
Program Ücreti
14400.00 + %10 KDV
GROWTH Üye Ücreti - GROWTH Üye Ol
14400.00 + %10 KDV

Tüm sorularınız için : 444 1 476 veya info@mindset.com.tr

DÖNEM
TARİH
GÜNLER
SAAT
KONTENJAN
NAKİT FİYATI / KREDİ KARTI
24. Dönem
04.05.2024
Hafta İçi / Hafta Sonu
24 Saat
25 / 19
14400.00 TL + KDV 14400.00 TL + KDV

Derin Öğrenme Programı 24. Dönem

444 1 476

NEDEN DERİN ÖĞRENME PROGRAMI?

En Güncel Program Tasarımı

Makine öğrenmesi hayatımızın her alanında kendisine yer bulmaya başladı. Sağlık sektöründen, en gelişmiş fiziksel simülasyonlara, finansal analizlerden, yaratıcılık gerektiren işlere kadar birçok yerde makine öğrenmesini görmek mümkün.

Bu teknolojiyi aktif olarak kullandıkça sınırlarını görmemiz de uzun sürmedi. Klasik makine öğrenmesi teknolojileri tabular veriler gibi yapılandırılmış verilerde iyi sonuçlar verseler de görüntü, dil ve ses gibi yapılandırılmamış verilerde iyi sonuç vermiyorlar. Bu konu için yeni bir yaklaşım olan Derin Öğrenme'yi kullanmamız gerekiyor.

Derin öğrenme yapay sinir ağlarını kullanan makine öğrenmesinin alt dalı. Derin öğrenme ile birlikte insan seviyesinde ve bazen üstüne çıkan görüntü, metin ve ses analizleri yapabiliyor, yapılandırılmamış verilerle yüksek verimlilikle çalışabiliyoruz.

Endüstri Standartlarını Öğren

Bu program, sizlere derin öğrenmeyi teorik ve pratik olarak öğretmek için tasarlanmıştır.

Öğrenirken Deneyim Kazan

Programı tamamladığınızda yapay sinir ağlarının çalışma prensiplerini teorik ve pratik olarak öğreneceksiniz.

CNN, Visual Transformers gibi yapılarla görüntülerle anlamlı analizler yapıp görüntü işleme modelleri kuracaksınız.

RNN , Transformers gibi yapılar ile sıralı veriler üzerinde analizlerde uzmanlaşacaksınız.

Transfer öğreniminin inceliklerini öğrenecek ve modelleri kendi verileriniz üzerinde özelleştireceksiniz.

Geniş Kapsamlı ve Yoğun Uygulamalı, Proje Tabanlı Öğrenme Modeli
Yapay Sinir Ağı Mimarisi
Modellerin katmanlarının karmaşık ve yapılandırılmamış verilerden öğrenip bilgi çıkarmak için nasıl etkileşimde bulunduğunu anlayarak sinir ağları tasarlama ve eğitme konusunda sağlam bir temel oluşturun.
CNN, RNN ve Transformers Yapıları
CNN'ler ve RNN'lerin görsel ve sıralı verileri yorumlama konusunda nasıl uzmanlaştıklarını derinlemesine öğrenin ve bu bilgiyi gerçek dünya sorunlarına uygulayın. Çığır açan Transformers yapılarını görsellere ve dil problemlerine uygulamayı öğrenin.
Transfer Öğrenme Teknikleri
Mevcut yüksek performanslı modelleri yeni görevlere uyarlamak için transfer öğreniminin stratejik kullanımını keşfedin, böylece kapsamlı veri setleri ve hesaplama gücü ihtiyacını önemli ölçüde azaltın.
Optimizasyon Algoritmaları
SGD, Adam ve RMSprop gibi optimizasyon araçlarının inceliklerine dalın, bu araçların yüksek boyutlu verilerin karmaşık error fonksiyonlarında gezinerek model performansını iyileştirmede oynadıkları rolleri anlayın.
Yapılandırılmamış Veri ile Çalışma
Karmaşık, gerçek dünya girdilerinden anlam çıkarmasını sağlayan makineler için yapılandırılmamış verileri işleme ve öğrenme konusunda uzmanlaşmış beceriler geliştirin.

Program Dersleri

Derin Öğrenme Programı aşağıda sıralanmış derslerden oluşmaktadır. Bu dersler eğitim dönemi içinde tamamlanmalıdır.

Derin Öğrenmeye Teorisi

Derin öğrenmenin temel kavramlarını ve geleneksel makine öğrenmesinden nasıl farklı olduğunu anlayın. Derin öğrenmenin tarihini, motivasyonunu ve çeşitli alanlardaki gerçek dünya uygulamalarını öğrenin.

Yapay Sinir Ağları Temelleri

Nöronların mimarisi, aktivasyon fonksiyonları ve bilgiyi nasıl işledikleri dahil olmak üzere sinir ağlarının temellerini öğrenin. Nöronlar, katmanlar ve bir ağ üzerinden veri akışının temellerinde bilgi sahibi olun.

Sinir Ağlarını Eğitme

İleri yayılım, hata fonksiyonları, geri yayılım ve gradient descent gibi sinir ağları eğitme süreçlerini öğrenin. Aşırı öğrenme, yetersiz öğrenme gibi zorlukları ve bunların nasıl giderilebileceğini görün.

Convolutional Neural Network (CNN'ler)

Görüntü ve video tanıma, görüntü sınıflandırma ve alansal veri içeren diğer problemlerde CNN'lerin mimarisini ve uygulamalarını keşfedin. Convolutional katmanlar, pooling ve özellik çıkartma kavramlarını anlayın.

Recurrent Neural Networks(RNN'ler) ve LSTM'ler

Zaman serileri, doğal dil ve ses gibi dizi verileri için kullanılan RNN'ler ve Uzun Süreli Bellek (LSTM) ağlarına dalın. Yapılarını, ardışık bilgileri nasıl işlemede kullandıklarını ve uygulamalarını anlayın.

Dikkat Mekanizması ve Transformerslar

Büyük dil modellerinden görüntü modellerine en çok kullanılan derin öğrenme modeli haline gelmiş transformers yapısını ve bunun altında yatan attention (dikkat) mekanizmasını öğrenip uygulamalı deneyim edinin.

Derin Öğrenme Optimizasyonu ve Regularization

Adam ve RMSprop gibi gelişmiş optimizasyon tekniklerini ve model eğitimini ve genellemesini iyileştirmek için dropout ve batch normalizasyon gibi regularization yöntemlerini öğrenin.

Transfer Learning ve Fine-tuning

Önceden eğitilmiş modellerin yeni görevlere uyarlanmasını sağlayan transfer learning ve fine-tuning kavramlarında uzanlaşın. Avantajlarını ve bu teknikleri projelerinizde nasıl etkili bir şekilde uygulayacağınızı öğrenin.

Etik Düşünceler ve Gelecek Yönleri

Derin öğrenmenin etik etkilerini, yanlılık, şeffaflık ve yapay zekanın toplum üzerindeki etkisi dahil olmak üzere önemli konularını tartışın. Derin öğrenme araştırmalarında ve uygulamalarında gelecek trendlerini ve zorluklarını keşfedin.

KURUMSAL BAŞVURU
Bu eğitimi kurumsal olarak planla ve uygula Mindset Institute kalitesi ve denetimi altında takımın veya şirketin için eğitim planla. Yeni beceriler kazanmanıza, çalışanlarınızın gelişimini yönetmenize ve işgücünüzü eğitmenize nasıl yardımcı olabiliriz?
KAYIT ve ÖDEME

DETAYLI BİLGİ İSTE

Şimdi kendin veya şirketin için eğitim planla

Fiyat, ödeme koşulları, eğitim konularının detaylı bilgisi için form doldurun

Eğitim ücretini kim karşılayacak?
*
*
*
*
*