Derin Öğrenme Eğitimi, yapay zekanın bir alt dalı olan derin öğrenmenin temel kavramlarını, algoritmalarını ve uygulamalarını öğretmeyi hedefleyen kapsamlı bir programdır. Büyük veri setleri ve çok katmanlı yapay sinir ağlarını kullanarak karmaşık problemleri çözmeyi amaçlayan bu eğitim, görüntü işleme, doğal dil işleme ve ses tanıma gibi alanlarda derin öğrenme teknolojilerini öğrenmek isteyenler için tasarlanmıştır.
Eğitim İçerikleri
- Derin Öğrenmeye Giriş
- Yapay zekâ, makine öğrenimi ve derin öğrenme arasındaki farklar
- Derin öğrenmenin temel prensipleri ve uygulama alanları
- Büyük veri ve hesaplama gücünün önemi
- Sinir Ağlarının Temelleri
- Yapay sinir ağlarının (ANN) yapısı ve çalışma prensipleri
- Aktivasyon fonksiyonları, ileri besleme ve geri yayılım algoritması
- Eğitim, doğrulama ve test süreçleri
- Derin Sinir Ağları (DNN)
- Çok katmanlı sinir ağlarının tasarımı
- Hiperparametre optimizasyonu ve ağın performansını artırma yöntemleri
- Aşırı öğrenme (overfitting) ve az öğrenme (underfitting) problemleri
- Convolutional Neural Networks (CNN)
- Görüntü işleme ve nesne algılama için CNN mimarileri
- Katmanlar: Convolution, Pooling ve Fully Connected
- Popüler CNN modelleri: AlexNet, VGG, ResNet, YOLO
- Recurrent Neural Networks (RNN) ve LSTM
- Sıralı veri analizi ve zaman serileri tahmini
- Doğal dil işleme (NLP) uygulamaları
- LSTM ve GRU’nun çalışma prensipleri
- Transfer Learning ve Önceden Eğitilmiş Modeller
- Transfer öğrenmenin mantığı ve avantajları
- Popüler önceden eğitilmiş modeller (Inception, BERT, GPT)
- Gerçek projelerde transfer öğrenme uygulamaları
- Derin Öğrenme Araçları ve Kütüphaneleri
- TensorFlow, Keras ve PyTorch kullanımı
- Model geliştirme, eğitim ve değerlendirme süreçleri
- GPU kullanımı ve paralel hesaplama
- Uygulama Alanları ve Projeler
- Görüntü işleme: Nesne algılama, yüz tanıma, medikal görüntüleme
- Doğal dil işleme: Metin analizi, makine çevirisi, sohbet botları
- Ses ve video analizi: Ses tanıma, hareket analizi
- Otonom araçlar ve robotik uygulamalar
- Proje Geliştirme ve Uygulama
- Veri seti hazırlama ve veri ön işleme
- Model eğitimi, optimizasyon ve sonuçların değerlendirilmesi
- Gerçek bir derin öğrenme projesinin uçtan uca geliştirilmesi
Eğitime Kimler Katılabilir?
- Veri Bilimciler ve Makine Öğrenimi Uzmanları: Derin öğrenme tekniklerini projelerinde kullanmak isteyen profesyoneller.
- Yazılım Geliştiriciler: Yapay zekâ tabanlı uygulamalar geliştirmek isteyen kişiler.
- Akademisyenler ve Araştırmacılar: Derin öğrenme alanında araştırma yapmak isteyenler.
- Bilgisayar Mühendisliği ve İlgili Bölümlerin Öğrencileri: Derin öğrenme teknolojilerini öğrenmek isteyen lisans ve lisansüstü öğrencileri.
- Otonom Sistem ve Robotik Geliştiricileri: Görüntü işleme ve yapay zekâ uygulamalarında uzmanlaşmak isteyenler.
- Sağlık, Finans ve Perakende Alanındaki Profesyoneller: Derin öğrenmeyi iş süreçlerinde kullanmak isteyen kişiler.
Eğitimin Faydaları
- Derin öğrenme algoritmalarını anlama ve uygulama becerisi kazanılır.
- TensorFlow, Keras ve PyTorch gibi popüler kütüphanelerle pratik deneyim elde edilir.
- Görüntü işleme, doğal dil işleme ve otonom sistemler gibi çeşitli alanlarda uygulamalar geliştirilir.
- Derin öğrenme projelerinde veri seti hazırlama, model eğitimi ve optimizasyon süreçleri öğrenilir.
- Katılımcılar, bu eğitim sonunda derin öğrenme modelleri tasarlayabilir ve endüstride uygulanabilir çözümler geliştirebilir.
Derin Öğrenme Eğitimi, yapay zekâ teknolojilerinde uzmanlaşmak ve bu alandaki iş fırsatlarını değerlendirmek isteyen bireyler için ideal bir programdır.
