|
所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/tensorflow-ile-derin-ogrenme/
课程评论：没有评论
《Derin Öğrenme: TensorFlow & Keras ile Modern Yapay Zeka》课程总结 该课程由Tirendaz Akademi提供，专为希望通过实践学习现代人工智能（AI）的技术人士设计。课程将带领学员深入探索深度学习的世界，并熟练掌握TensorFlow和Keras这两个强大的工具。 **核心内容概览：** 1. **深度学习入门：** 介绍深度学习的基本概念，包括与传统机器学习的区别，学习Python中的神经网络构建，并提供构建成功深度学习项目的实用技巧。 2. **Keras与深度学习实践：** 专注于Keras框架，学习如何进行图像分类，利用Functional API和Subclassing API构建和优化模型，并通过Keras-Tuner进行超参数调优。 3. **TensorFlow生态系统：** 熟悉TensorFlow的基础知识，学习数据预处理技术，并掌握TensorFlow Dataset库的应用。 4. **计算机视觉（CV）：** 重点讲解卷积神经网络（CNN），实现图像分类，通过迁移学习提升模型性能，并进行实际的计算机视觉应用。 5. **时间序列分析：** 介绍时间序列数据的特性，学习使用传统机器学习和深度学习技术（如RNN、LSTM、GRU）进行时间序列分析和预测，并进行案例实践。 6. **自然语言处理（NLP）：** 探索NLP领域，学习情绪分析、Bag-of-Words、TF-IDF、Word Embedding等技术，使用RNN构建文本生成模型，并通过HuggingFace和TensorFlow进行文本分类。 **附加模块：** * **机器学习基础：** 回顾机器学习的核心概念，学习从零开始编写机器学习算法，了解重要的机器学习库，并完成分类和回归项目。 * **AI应用与职业规划：** 指导学员如何构建AI驱动的应用，并提供NLP和机器学习的职业发展路线图。 **目标学员：** 此课程适合对数据科学、机器学习、计算机视觉、自然语言处理和时间序列分析感兴趣，并希望在这些领域利用深度学习技术实现专业发展的学习者。 **课程价值：** 通过本课程的学习，学员将能够熟练运用TensorFlow和Keras构建和部署先进的AI模型，为在快速发展的AI行业中抓住机遇打下坚实基础。
Merhaba,Uygulamalarla TensorFlow ve Keras ile modern yapay zeka kursuna hoş geldiniz. Bu kursta derin öğrenme teknikleri kullanarak verilerle top gibi oynayacağız.Bu kursu uygulamalarla modern yapay zekayı öğrenmek isteyenler için hazırladık. Veri bilimi, makine öğrenmesi, bilgisayarlı görü, doğal dil işleme ve zaman serileri alanında uzmanlaşmak isteyen herkes bu kursu alabilir.Bu derslerde öncelikle Keras ve TensorFlow ekosistemini tanıyacaksınız daha sonra derin öğrenme tekniklerini kullanarak doğal dil işleme, bilgisayarlı görü, zaman serileri ve veri bilimi gibi alanlarda nasıl uygulamalar yapabileceğinizi öğreneceksiniz.1. Derin öğrenmeye girişDerin öğrenmeye ilk adımPython ile Yapay Sinir Ağlarını ÖğrenelimDerin Öğrenme vs Makine ÖğrenmesiBaşarılı Derin Öğrenme Projeleri için 7 İpucu2. Derin öğrenme için Keras Keras ile resim sınıflandırmaFunctional API ile Model KurmaSubclassing API ile Katman OluşturmaSubclassing API ile Model KurmaModel Performansını ArttırmaKeras-Tuner ile Hiperparametreleri Ayarlama3. TensorFlow ekosistemi TensorFlow 'u tanımayımTensorFlow ile Veri Ön İşlemeTensorFlow Dataset Kütüphanesi4. Bilgisayarlı görü (Computer vision)Evrişimli Sinir AğlarıCNN ile Resim SınıflandırmaTransfer Learning ile Resim SınıflandırmaBilgisayar Görüşü Uygulaması5. Derin öğrenme için zaman serileri Zaman Serilerine GirişMakine Öğrenmesi Yaklaşımı ile Zaman Serileri AnaliziDerin Öğrenme Teknikleri ile Zaman Serileri AnaliziAdım Adım RNN & LSTM & GRU MimarileriZaman Serileri Analizi Uygulaması6. Doğal dil işleme (NLP)NLP'nin Kilidini AçalımDuygu Analizi Nasıl Yapılır?Bag-of-Words & TF-IDF ile Model KurmaModern Yaklaşım: Word EmbeddingWord Embedding 'leri Eğitme ve GörselleştirmeBir RNN tabanlı Model ile Metin ÜretmeHuggingFace ve TensorFlow ile Metin Sınıflandırma7. Ek-1: Makine öğrenmesi dersleriMakine Öğrenmesi Aslında Nedir?Sıfırdan Makine Öğrenmesi Algoritması YazalımÖnemli Makine Öğrenmesi KütüphaneleriMakine Öğrenmesi Sınıflandırma ProjesiMakine Öğrenmesi Regresyon Projesi8. Ek-2: Bonus dersler (Yol haritaları ve uygulamalar)Yapay Zeka Destekli Uygulama YapalımNLP için Yol HaritasıMakine Öğrenmesi için Yol HaritasıÖzetle, bu kurs, TensorFlow ve Keras kullanarak derin öğrenme alanında uzmanlaşmanızı sağlayacak ve hızla büyüyen sektördeki fırsatları değerlendirmenize yardımcı olacak.Hemen kaydolun ve yapay zekanın büyülü dünyasına dalmaya başlayın.Kurs içinde görüşme üzere.Tirendaz Akademi
