modül #1 Derin Öğrenmeye Giriş Derin öğrenme, tarih ve uygulamalara genel bakış
modül #2 Matematiksel Ön Koşullar Doğrusal cebir, kalkülüs ve olasılık teorisinin gözden geçirilmesi
modül #3 Sinir Ağları Temelleri Yapay sinir ağlarına, algılayıcılara ve çok katmanlı algılayıcılara giriş
modül #4 Aktivasyon Fonksiyonları ve Geri Yayılım Aktivasyon fonksiyonları, geri yayılım ve gradyan inişi
modül #5 Sinir Ağlarının Oluşturulması ve Eğitilmesi Derin öğrenme çerçevesi kullanılarak sinir ağlarının oluşturulması ve eğitilmesi konusunda uygulamalı deneyim
modül #6 Evrişimsel Sinir Ağları (CNN'ler) CNN'lere, evrişimsel katmanlara ve havuzlama katmanlarına giriş
modül #7 CNN Mimarileri AlexNet, VGGNet, GoogLeNet ve ResNet mimarileri
modül #8 Aktarım Öğrenmesi ve İnce Ayar Kullanım önceden eğitilmiş CNN modelleri ve görüntü sınıflandırma görevleri için ince ayar
modül #9 Yinelenen Sinir Ağları (RNN'ler) RNN'lere, basit RNN'lere ve LSTM ağlarına giriş
modül #10 RNN Mimarileri GRU, Çift Yönlü RNN'ler ve Kodlayıcı-Kod Çözücü modelleri
modül #11 Sıradan Sıraya Modeller Makine çevirisi, sohbet robotları ve sıra-sıra modelleri
modül #12 Üretici Modeller Üretici modellere, GAN'lara ve VAE'lere giriş
modül #13 Oto Kodlayıcılar ve Varyasyonel Oto Kodlayıcılar Boyut azaltma, oto kodlayıcılar ve VAE'ler
Önceliğimiz, bir token yayınlamayı düşünmeden önce canlı bir topluluk oluşturmaktır. Katılım ve desteğe odaklanarak, sürdürülebilir büyüme için sağlam bir temel oluşturabiliriz. Bunu birlikte inşa edelim!
Web sitemize yepyeni bir görünüm ve his kazandırıyoruz! 🎉 Deneyiminizi geliştirmek için perde arkasında çalışırken bizi izlemeye devam edin.
Daha şık ve yeni özelliklerle dolu yenilenmiş bir siteye hazır olun. Sabrınız için teşekkür ederiz. Harika şeyler geliyor!
