|
所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/a-ztm-tensorflow-ile-derin-ogrenme-2023/
课程评论：没有评论
**课程名称：** A-Z TensorFlow 深度学习 2023 **课程概述：** 本课程将教授如何使用经典的深度学习方法进行分类，以及如何利用 TensorFlow 库构建实际项目。课程内容涵盖深度学习理论、卷积神经网络（CNN）的原理与应用、TensorFlow 的基础知识和实践，以及迁移学习、数据增强、模型可视化等进阶主题。学员将通过项目实践，如交通标志分类、物体检测和姿态估计，掌握使用 TensorFlow 构建和部署深度学习模型的能力。课程还将介绍 Weights & Biases (WandB) 工具，用于模型训练的实验跟踪和管理，并探索 TensorFlow Lite 在 Android 应用中的物体检测和图像分类。 **讲师介绍：** Yaşar Niyazoğlu，Uludağ大学机电一体化专业本科毕业生。自大学起便对深度学习领域充满热情，并在此领域取得长足发展。他拥有机器学习、数据科学、深度学习和计算机视觉方面的专业知识。目前在一家私营公司担任人工智能和计算机视觉工程师，并为多家公司、个人以及参加 Teknofest 等竞赛的团队提供咨询服务。由于国内相关资源相对匮乏，他在 Udemy 和 YouTube 等平台生产了大量高质量内容，其中许多内容在国内乃至全球范围内都属首创。本课程适合希望在该领域提升自我并具备项目开发能力的学习者。 **课程亮点：** * **理论与实践结合：** 深入讲解深度学习核心概念，并通过大量实际项目巩固所学。 * **TensorFlow 全面解析：** 从基础操作到高级功能，全面掌握 TensorFlow 的使用。 * **项目驱动学习：** 通过交通标志分类、物体检测、姿态估计等真实项目，提升实战能力。 * **前沿技术覆盖：** 学习迁移学习、数据增强、TensorFlow Lite、Weights & Biases 等最新技术。 * **即学即用：** 课程内容设计旨在帮助学员快速达到能够独立构建项目的水平。
A-Z™ Tensorflow ile Derin ÖğrenmeKursumuzda klasik ve derin öğrenme tabanlı yöntemlerini kullanarak sınıflandırma nasıl yapıldığını öğrenip, Tensorflow kütüphaneleriyle gerçek hayat projeleri yapacağız.Projelerle Yapay Zeka ve Bilgisayarlı Görü Kursu İçeriğiGiriş BölümüDerin Öğrenme TeoriDerin Öğrenme NedirYapay Sinir AğlarıAktivasyon FonksiyonlarıOptimizasyon AlgoritmalarıLoss (Kayıp) FonksiyonlarıDerin Öğrenme TeoriCNN (Convolutional Neural Networks) TeoriEvrişim İşlemiCNN (Convolutional Neural Networks)Piksel Ekleme (Padding)Adım Kaydırma (Stride)Ortaklama (Pooling)Ek Teori Epoch ve Batch SizeDropoutEarly StoppingLearning RateTensorflow ile Derin ÖğrenmeTensorflow TemelleriVeriyi HazırlamaModel Oluşumu SequentialModel EgitimiModel Testi 1. KısımModel Testi 2. KısımModeli Kaydetme/Yükleme - Save/LoadModel Sonuçlarını GörselleştirmeModelin Ara Katmalarını GörselleştirmeFunctional Bir Model OluşturmaCallbacks 1. kısımCallbacks 2. kısımData Augmentation - Veri Arttırma 1. KısımData Augmentation - Veri Arttırma 2. KısımTransfer Learning - VGGHazır Model Kullanma - VGGTensorflow ile Trafik İşaretlerini SınıflandırmaVeriyi HazırlamaModel Eğitimi ve TestReal Time'da TestTensorflow'da Weights & Biases (WandB) Özel VeriWandb ile Keras'da Temel FonsiyonlarWandb ile Keras'da SweeplerWandb ile Keras'da Sweep - Bonus VideoTensorflow Lite - Android App - Object detection - İmage ClassificationEfficientDet Lite Model Eğitimi - Object detectionEfficientDet Lite Modeli Android'de Çalıştırma 1 - Object detectionEfficientDet Lite Modeli Android'de Çalıştırma 2 - Object detectionEfficientDet Lite Model Testi Telefonda - Object detectionEfficientDet Lite Model Eğitimi- İmage ClassificationPose EstimationPose Estimation Test - TelefondaMerhaba. Ben Yaşar Niyazoğlu. Uludağ Üniversitesi önlisans mekatronik mezunuyum. Üniversiteye başlamamdan itibaren derin öğrenme alanına büyük ilgi duyduğum için erken zamanda bu alana yöneldim. İlk olarak Makine Öğrenmesi - Veri bilimi ile başladım. Daha sonra ise Derin öğrenme ve Bilgisayarlı Görü Alanlarında kendimi geliştirdim ve halen de geliştirmekteyim. Özel bir şirkette Yapay Zeka ve Bilgisayarlı Görü Mühendisi olarak görev almaktayım. Birçok şirkete , kişilere ve Teknofestdeki gibi başta olmak üzere birçok yarışmaya katılan takımlara danışmanlık yapıyorum. Ülkemizde bu konularda kaynak olarak eksiklikler olduğu için, Udemy ve Youtube gibi platformlarda içerik üretiyorum. Ürettiğim içerikler Ülkemizde ve hatta Global çapta olmayan içerikler. Eğer siz de kendinizi bu alanlarda geliştirmek ve proje oluşturacak bilgi seviyesine ulaşmak istiyorsanız bu eğitim tam size göre olacaktır.
