Kariyerinde Atılım yap
Python ve Keras ile Uygulamalı Derin Öğrenme Sertifika Programı

Python ve Keras ile Uygulamalı Derin Öğrenme Sertifika Programı

Eğitim İçeriği :

Yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenme, sinir ağlarının matematiksel yapı taşları, İkili sınıflandırma, Çok Sınıflı Sınıflandırma, Regresyon, Bilgisayarla Görme için Derin Öğrenme konuları işlenecektir.

Eğitim Yöntemi ve Süresi :

Derslerin tamamı sanal sınıfımızda, canlı dersler şeklinde yapılacak olup, dilediğiniz yerden katılım sağlayabilirsiniz.

Program yaklaşık 4 ay sürecektir (15 hafta).

Eğitimin Amacı :

Bu dersin amacı; Derin Sinir Ağı mimarilerine, öğrenme algoritmalarına ve uygulamalarına giriş sağlamaktır.

Eğitim Sonunda Kursiyerin Kazanımlar :

  • Derin Sinir Ağlarının kavram ve tekniklerini tanımlamak
  • Derin Sinir Ağlarının davranışının nedeni anlamak
  • Hangi Derin Sinir Ağı modelinin belirli bir uygulama için uygun olduğunu değerlendirmek
  • Derin Sinir Ağı modellerini değerlendirmek
  • Derin Sinir Ağlarını belirli alanlara uygulamak
  • Derin Sinir Ağları geliştirme adımlarını belirlemek

Eğitim Süresi : 

60 saat

Eğitim Yöntemi :

Derslerin tamamı sanal sınıfımızda zoom üzerinden canlı dersler şeklinde yapılacak olup, her yerden katılım sağlayabilirsiniz.

Blege ve Sınav :

Eğitimin başarı ile tamamlayan kursiyerlere; e-Devlet'ten sorgulanabilen Atılım Üniversitesi Rektörü onaylı resmi sertifika verilecektir. (E-Devletten sorgulanabilir sertifikanız, 10 iş günü içinde ulaştırılacaktır)

Ön Koşul :

Herhangi bir programlama dilini (C, C++, Java, Python) orta seviyede bilmek

Eğitim Dili :

Türkçe

İçerik Dili :

İngilizce

  • Yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenme (Artificial intelligence, machine learning, and deep learning) - 4 saat
  • Sinir ağları ve Sinir ağları için veri gösterimleri (Data representations) - 4 saat
  • TensorFlow, Keras ve Tensör operasyonları - 4 saat
  • Gradyan tabanlı optimizasyon (Gradient-based optimization) - 4 saat
  • Keras ile Derin Sinir Ağı Modeli: Katmanlar (Deep Neural Network Model: Layers) - 4 saat
  • Keras ile Derin Sinir Ağı Modeli: Kayıp İşlevleri (Deep Neural Network Model: Loss Functions) - 4 saat
  • Sınıflandırma Problemleri (Classification Problems) - 4 saat
  • Keras ile İkili sınıflandırma (Binary classification) - 4 saat
  • Keras ile Çok sınıflı sınıflandırma (Multiclass classification) - 4 saat
  • Keras ile Kestirim (Regression) - 4 saat
  • Model Değerlendirme, Veri ön işleme (Model Evaluating, Data preprocessing) - 4 saat
  • Aşırı Uyum ve Yetersiz Uyum, Evrensel iş akışı (Overfitting and Underfitting, Universal workflow) - 4 saat
  • Bilgisayarla görme için Derin Sinir Ağları: Konvnetlere Giriş (Deep Neural Networks for computer vision: Introduction to Convnets) - 4 saat
  • Bir Convnet Eğitimi (Training a Convnet) - 4 saat
  • Önceden Eğitilmiş Bir Convnet Kullanma (Using a Pretrained Convnet) - 4 saat

Doç. Dr. Murat Karakaya
(Atılım Üniversitesi Öğretim Üyesi)

Diğer eğitmenler