Kurumsal eğitim
Python ile Uygulamalı Derin Öğrenme
“Python ile Uygulamalı Derin Öğrenme” kursu, katılımcılara modern derin öğrenme yöntemlerini Python ekosistemi içinde uygulamalı olarak öğretmeyi amaçlamaktadır. Kurs, yapay sinir ağlarının temel prensiplerinden başlayarak gerçek dünyadaki AI problemlerinde kullanılan ileri seviye mimarilere kadar kapsamlı bir bakış sunar.
- Süre
- 12 saat
- Seviye
- İleri
- Biçim
- Canlı online
Bu kurs kapsamında katılımcılar, neural network yapılarını ve çalışma prensiplerini öğrenirken aynı zamanda TensorFlow ve PyTorch gibi yaygın derin öğrenme framework’leri ile model geliştirmeyi deneyimlemektedir. Eğitim boyunca Convolutional Neural Networks (CNN) ve Recurrent Neural Networks (RNN) gibi farklı derin öğrenme mimarileri ele alınmakta ve bu mimarilerin hangi problemlerde nasıl kullanıldığı uygulamalı örneklerle gösterilmektedir.
“Python ile Uygulamalı Derin Öğrenme” kursu ayrıca model eğitimi, model performansının iyileştirilmesi ve geliştirilen modellerin production ortamına alınması gibi makine öğrenimi yaşam döngüsünün (ML lifecycle) önemli aşamalarını da kapsamaktadır.
Eğitim programı
5 konu, 12 saatYapay sinir ağlarının temel prensiplerini anlama, TensorFlow ve PyTorch ile derin öğrenme modelleri geliştirme, CNN ve RNN mimarilerini kullanarak model oluşturma, Derin öğrenme modellerini eğitme ve optimize etme, Model performansını değerlendirme ve iyileştirme teknikleri, Gerçek dünya problemleri için uygun model mimarisini seçme, Derin öğrenme modellerini production ortamına hazırlama, Makine öğrenimi yaşam döngüsünü (ML lifecycle) uygulamalı olarak anlama.
-
01
Yapay sinir ağları (Neural Networks) temelleri
-
02
TensorFlow / PyTorch kullanımı
-
03
CNN, RNN mimarileri
-
04
Model eğitimi, performans iyileştirme
-
05
Modelin production ortamına alınması (ML lifecycle)
Format ve planlama
- Eğitim biçimi
- Canlı online, eğitmen eşliğinde
- Grup büyüklüğü
- 5–15 kişilik kapalı gruplar
- Süre
- 12 saat
- Takvim
- Şirketinizin planına göre
Bu eğitim şirketinize özel bir takvimle planlanır. Teklif talebinizde tercih ettiğiniz dönemi belirtebilirsiniz.
