Python ve Derin Öğrenme: Pytorch ile Derin Öğrenme (5.3)

Facebook Pytorch Kütüphanesi ile Yapay Zeka Algoritmalarından Yapay, Evrişimsel ve Yinelenen Sinir Ağları İnşa Edelim !

Ratings 4.57 / 5.00
Python ve Derin Öğrenme: Pytorch ile Derin Öğrenme (5.3)

What You Will Learn!

  • Facebook'un Yapay Zeka Araştırma laboratuvarı tarafından geliştirilen, açık kaynaklı bir makine öğrenme kütüphanesi olan, bilgisayarla görme ve doğal dil işleme gibi uygulamalar için kullanılan Pytorch kütüphanesini öğreneceğiz.
  • Pytorch ile Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme algoritmalarının kodlamasını gerçekleştireceğiz.
  • Yapay Zeka algoritmalarının, GPU (Grafik İşlemci Birimi) üzerinde eğitim ve testinin nasıl gerçekleştirileceğini öğreneceğiz.
  • Zaman Serilerinde, Uzun Kısa Süreli Bellek (Long Short Term Memory) algoritmasını kullanarak Pytorch ile nasıl kodlama yapılacağını öğreneceğiz.
  • Yinelenen Sinir Ağları (Recurrent Neural Networks) algoritmasının Pytorch ile nasıl kodlanacağını öğreneceğiz.
  • Evrişimsel Sinir Ağları (Convolutional Neural Networks) algoritması kullanarak görüntü sınıflandırmanın Pytorch ile nasıl yapılacağını öğreneceğiz.
  • Pytorch ile sıfırdan Yapay Sinir Ağlarının (Artificial Neural Networks) nasıl dizayn edileceğini öğreneceğiz.

Description

PYTHON ve DERİN ÖĞRENME: PYTORCH ile DERİN ÖĞRENME

  • Facebook'un Yapay Zeka Araştırma laboratuvarı tarafından geliştirilen, açık kaynaklı bir makine öğrenme kütüphanesi olan, bilgisayarla görme ve doğal dil işleme gibi uygulamalar için kullanılan Pytorch kütüphanesini öğreneceğiz.

Pytorch ile Derin Öğrenme Kursu İçeriği:   

  • Pytorch ile Derin Öğrenme Giriş

  • Kaggle Tanıtım

  • Pytorch Temelleri

  • Linear Regression

  • Logistic Regression

  • Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks)

  • Evrişimsel Sinir Ağları (Convolutional Neural Networks)

  • Yinelenen Sinir Ağları (Recurrent Neural Networks)

  • Uzun Kısa Süreli Bellek (Long Short Term Memory)

  • GPU (Grafik İşlemci Birimi) ile Pytorch

Neden Python -- Makine Öğrenmesi -- Derin Öğrenme -- Pytorch?

  • Python 2019 IEEE araştırmasına göre dünya çapında en çok kullanılan ve tercih edilen programlama dili.

  • Python kolay öğrenilebilirliği sayesinde kodlamaya yeni başlayanların ilk tercihi oluyor.

  • Python open source (açık kaynak) olması nedeni ile Facebook yada Google gibi dünyanın en büyük şirketleri tarafından destekleniyor.

  • Veri bilimi, makine öğrenmesi yada yapay zeka denince akla ilk olarak Python dili geliyor. Bu durumda Python'ın dünya çapında büyük bir kitlesinin olmasına neden oluyor.

  • Python öğrenmesi en kolay olan dillerin başında geliyor.

  • Kariyer açısından Python en çok fırsata sahip dillerinden biri.

  • Makine Öğrenmesi alanında iş fırsatı çok geniş,

  • Dünya yapay zeka yani makine öğrenmesine doğru inanılmaz hızlı sürükleniyor,

  • Makine öğrenmesi geleceği parlak meslek dallarının olmazsa olmazı,

  • Makine öğrenmesi bir veriden derinlemesine bilgi çıkarmaya olanak sağlıyor.

  • Derin öğrenme modelleri veri sayısı arttığı zaman klasik makine öğrenmesi yöntemlerinden çok daha başarılı sonuçlar veriyor.

  • Derin öğrenme furyası tüm dünyada çığ gibi büyüyor ve bizlerde yolun başındayken derin öğrenmeyi öğrenmeliyiz.

  • Derin öğrenme bilgisine sahip olmak iş hayatında fark yaratacak.

  • Derin öğrenme herkesin öğrenebileceği kolay bir konu değil bu nedenle derin öğrenme bilen biri olarak her alanda daha kıymetli olursunuz.

  • Pytorch'u öğrenmesi ve uygulaması daha kolaydır.

  • Pytorch'u debug etmesi kolaydır ve bu özelliği pytorch'u diğer kütüphanelerden öne çıkarır.

  • Pytorch diğer kütüphanelere göre nispeten daha hızlıdır.

BU KURSU EN İYİ YAPAN NEDİR?

  • Bu kurs Pytorch ve Derin Öğrenme alanında en kapsamlı bir kurstur.

  • Basit seviye anlatım ve algoritmaların dışında ileri seviye teknik ve kodlama becerisinin geliştirildiği bir kurstur.

  • Gerçek dünya projeleri ile çalışırken zorlukların üstesinden nasıl gelindiğini öğreneceğiniz bir kurstur.

BU KURS İLE SAHİP OLACAKLARINIZ

  1. 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.

  2. 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

  3. Teori ve Mantık: Size yalnızca kod yazmayı değil, hem yazdığımız kodun arkasında yatan mantığı ve teoriyi hem de neden böyle bir kod yazdığımızı anlatıyoruz.

  4. 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.

Hemen kaydolun ve bir an önce başlayalım.

Who Should Attend!

  • Derin Öğrenme ile ilgili temel seviye kurslardan sıkılmış ve ileri seviye kurslara geçmek isteyenler
  • Makine Öğrenmesi Mühendisliği iş başvurularında "pytorch, tensorflow ya da theano gibi derin öğrenme platformlarında tecrübe" istenilir. Bu kurs ile CV'nize Pytorch yeteneğini ekleyebilirsiniz.
  • Temel derin öğrenme ve Python konularına hakim, kendisini ileri seviye kodlama yapmaya hazır hissedenler
  • Dünyada en çok kullanılan yapay zeka kütüphanelerinden biri olan Pytorch kütüphanesinde tecrübe kazanmak isteyenler
  • Zorluklar karşısında yılmayıp her daim araştırmaya açık olanlar

TAKE THIS COURSE

Tags

  • PyTorch

Subscribers

1971

Lectures

49

TAKE THIS COURSE



Related Courses