2026’nın En İyi Derin Öğrenme Kursları

Derin öğrenme; görüntü tanıma, konuşma modelleri ve ChatGPT gibi araçlardaki büyük dil modellerinin arkasındaki makine öğrenmesi dalıdır. Birçok katmanlı sinir ağlarını eğiterek, basit modellerin kaçırdığı verideki kalıpları bulur.

Zor olan, nereden başlayacağını seçmektir. Bazı kurslar çoğunlukla matematiğe, bazıları kodlamaya odaklanır; çoğu ise alanın geride bıraktığı kütüphane ve teknikleri hâlâ öğretir.

Bu liste; başlangıç, teori, bilgisayar görüsü, dil modelleri, Hugging Face ve büyük modelleri eğitme alanları için en iyi derin öğrenme kurslarını kapsıyor.

Kurs puanları, inceleme sayıları ve öğrenci sayıları en son 12 Ekim 2026 tarihinde doğrulandı.

En İyi Derin Öğrenme Kursları Karşılaştırması

Başlayanlar İçin En İyi Derin Öğrenme Kursları

Başlayanlar için en iyi derin öğrenme kursu, çalışan bir sinir ağını hızlıca eğitmenizi sağlar, sonra da ne olduğunu açıklar. Kodsuz ön hazırlığımız dışında, bu üc seçenek için temel Python bilgisi gerekir.

1. Introduction to Deep Learning with PyTorch

En çok alınan derin öğrenme kursumuz ve Deep Learning in Python öğrenim yolumuzdaki ilk kurstur.

• Düzey: Orta
• Süre: 4 saat
• Maliyet: DataCamp abiliği kapsamındadır. İlk bölüm ücretsizdir.
• En uygun olan: İlk sinir ağını kurup eğitmek isteyen Python kullanıcıları

Kurs; ağ mimarisini, hiperparametreleri, eğitim döngüsünü ve sınıflandırma ile regresyon problemleri için modelleri değerlendirme ve iyileştirmeyi kapsar. 92K öğrencisi vardır ve yaklaşık 4 saat sürer.

Ocak 2026’da yenilendiğinden, PyTorch kodu güncel sürümlerle uyumludur. Kataloğumuz, halihazırda Python yazabildiğinizi varsaydığı için kursu orta düzey olarak listeler.

2. Understanding Machine Learning

Makine öğrenmesine, üzerine derin öğrenmenin inşa edildiği, kodsuz giriş kursumuz.

• Düzey: Başlangıç
• Süre: 2 saat
• Maliyet: DataCamp abiliği kapsamındadır. İlk bölüm ücretsizdir.
• En uygun olan: Model nedir, yazmadan önce anlamak isteyen sıfır noktasındaki başlangıçlar

Bu kurs; denetimli ve denetimsiz öğrenmeyi, model eğitimini ve derin öğrenmenin nereye oturduğunu, hiç kod kullanmadan açıklar. 312K öğrenciyle, bu yazıdaki en çok alınan kurstur.

Başlı başına bir derin öğrenme kursu değildir. Eğitim verisi ve aşırı uydurma gibi terimler size yeniyse önce bunu alin, sonra doğrudan Introduction to Deep Learning with PyTorch kursuna geçin.

3. Practical Deep Learning for Coders (fast.ai)

Jeremy Howard’ın, çalışan modellerle başlayan, yukarıdan aşağı derin öğrenme öğreten ücretsiz kursu.

• Düzey: Orta. Python’da rahat olmanız gerekir.
• Süre: Uzun video derslerden oluşan, kendi hızınıza göre
• Maliyet: Ücretsiz
• En uygun olan: Önce yaparak, teoriyi sonra okuyarak öğrenen programcılar

Kurs, ilk derste bir görüntü sınıflandırıcısı eğitmenizi sağlar; ardından bilgisayar görüsü, metin, tablolama verileri ve öneri sistemleri üzerinden ilerler. PyTorch’un üzerinde yer alan fastai kütüphanesini kullanır.

Mevcut en iyi ücretsiz derin öğrenme kursudur. Bedeli, fastai’nin çoğu iş ilanının talep ettiği bazı PyTorch ayrıntılarını soyutlamasıdır.

Bizim seçimimiz: Özgeçmişinize ekleyebileceğiniz PyTorch becerileri istiyorsanız Introduction to Deep Learning with PyTorch ile başlayın. Yapıdan ziyade maliyet daha önemliyse fast.ai’n Practical Deep Learning for Coders kursunu seçin.

Teori ve Temeller İçin En İyi Derin Öğrenme Kursu

Bir temel kursu, sinir ağlarının neden öğrendiğini açıklar: geri yayılım, optimizasyon, düzenlileştirme ve başlatma. Bu seçimler, yalnızca çalışan bir model kurmak değil, eğitilemeyen bir modeli hata ayıklamak isteyen öğrenenlere uygundur.

1. Deep Learning Specialization (DeepLearning.AI, Coursera’da)

Andrew Ng’in, Coursera sayfasına göre yaklaşık 1 milyon öğreneni olan 5 derslik programı.

• Düzey: Orta. Biraz lineer cebir ve hesap yardımcı olur.
• Süre: Coursera sayfasına göre haftada 10 saatle yaklaşık 3 ay
• Maliyet: Coursera abiliği
• En uygun olan: Teorinin temel ilkelerden dikkatle açıklanmasını isteyen öğrenenler

Uzmanlık; sinir ağı temel bilgileri, ayarlama ve düzenlileştirme, ML projelerini yapılandırma, evrişimli ağlar ve dizi modellerini kapsar. Andrew Ng matematiği adım adım açıklar; bu nedenle teori için hâlâ standart öneridir.

Programlama görevleri TensorFlow kullanır; oysa güncel araştırma kodlarının çoğu PyTorch kullanır. İşte ihtiyacınız varsa PyTorch’u ayrıca öğrenmeyi bekleyin.

2. Intermediate Deep Learning with PyTorch

Gerçek modellerin çalışmasını durduran eğitim problemlerini kapsayan takip kursumuz.

• Düzey: Orta
• Süre: 4 saat
• Maliyet: DataCamp abiliği kapsamındadır. İlk bölüm ücretsizdir.
• En uygun olan: Basit bir ağ kurabilen ve artık onu güvenilir biçimde eğitmesi gereken öğrenenler

Kurs; güvenilir biçimde yakınsayan ağları eğitmeyi, görüntüler için evrişimli ağları, diziler için LSTM ve GRU gibi yinelenen ağları ve çok girişli/çok çıkışlı mimarileri kapsar. Yaklaşık 4 saat sürer.

2.387 incelemeden 4,8/5 puana sahiptir. Yukarıdaki uzmanlıktan daha pratiktir ve çok daha kısadır.

Bizim seçimimiz: Teorinin tümünü istiyorsanız DeepLearning.AI’nın Deep Learning Specialization’ını alın. Çalışan PyTorch becerilerine daha çabuk ihtiyacınız varsa, Intermediate Deep Learning with PyTorch 4 saatte en önemli temelleri kapsar.

Bilgisayar Görüsü İçin En İyi Derin Öğrenme Kursları

Bilgisayar görüsü, bir görüntünün içindekileri sınıflandırmak, tespit etmek ve segmentlemek için derin öğrenmenin kullanılmasıdır. Bu kurslar, giriş düzeyi bir derin öğrenme kursunu bitirmiş öğrenenlere uygundur.

1. Deep Learning for Images with PyTorch

Başlıca bilgisayar görüsü kursumuz ve Deep Learning in Python öğrenim yolumuzdaki üçüncü kurstur.

• Düzey: İleri
• Süre: 4 saat
• Maliyet: DataCamp abiliği kapsamındadır. İlk bölüm ücretsizdir.
• En uygun olan: Görüntü sınıflandırıcıları, nesne algılayıcıları ve segmentasyon modelleri kurmak isteyenler

Kurs; evrişimli sinir ağlarını, nesne tespiti, görüntü segmentasyonu ve görüntü ücretimini PyTorch ile kapsar. Yaklaşık 4 saat sürer.

Kataloğumuzda ileri düzey olarak listelenmiştir. PyTorch’u temel seviyenin ötesinde kullanmadıysanız önce Intermediate Deep Learning with PyTorch kursunu alın.

2. Image Modeling with Keras

Keras ile çalışan öğrenenler için evrişimli ağ kursumuz.

• Düzey: İleri
• Süre: 4 saat
• Maliyet: DataCamp abiliği kapsamındadır. İlk bölüm ücretsizdir.
• En uygun olan: Mevcut bir Keras veya TensorFlow kod tabanı olan ekipler

Bu kurs için yıldız puanı vermiyoruz. 94 incelemesi vardır; bu da bir puan yayınlamadan önce talep ettiğimiz 200 eşiğinin altındadır.

40K öğrencisi ve Ocak 2026’da içerik yenilemesiyle, çerçeveniz Keras ise halen sağlam bir seçenektir. Sıfırdan başlıyorsanız yukarıdaki PyTorch kursunu seçin.

Bizim seçimimiz: Deep Learning for Images with PyTorch kursumuzu alın. Image Modeling with Keras’ı yalnızca ekibiniz zaten Keras ile çalışıyorsa seçin.

Metin ve Transformer’lar İçin En İyi Derin Öğrenme Kursları

Transformer’lar, GPT ve Claude dahil modern dil modellerinin arkasındaki sinir ağı mimarisidir. Bu kurslar, sizi klasik metin modellerinden kendi transformer’larınızı oluşturup kullanmaya taşır.

1. Transformer Models with PyTorch

Bileşenlerinden bir transformer kurma kursumuz.

• Düzey: İleri
• Süre: 2 saat
• Maliyet: DataCamp abiliği kapsamındadır. İlk bölüm ücretsizdir.
• En uygun olan: Yalnızca çağırmak değil, LLM’lerin içte nasıl çalıştığını anlamak isteyenler

Kurs, transformer modellerinin yapıtaşlarıyla başlar, sonra bunları PyTorch’ta tam transformer mimarilerine dönüştürmenizi sağlar. 2 saatle, bu yazıdaki en kısa kurslardan biridir.

Temmuz 2026’da yenilenmiştir; burada yer alan derin öğrenme kurslarımız arasında en güncelidir ve 977 incelemeden 4,8/5 puanını korur.

2. Deep Learning for Text with PyTorch

Sinir ağlarıyla metin sınıflandırma ve üretimi kursumuz.

• Düzey: İleri
• Süre: 4 saat
• Maliyet: DataCamp abiliği kapsamındadır. İlk bölüm ücretsizdir.
• En uygun olan: Metin önişlemeden dizi modellerine kadar tam yolu isteyen öğrenenler

Kurs; derin öğrenme için metin hazırlamıyı, metin sınıflandırmayı, metin üretimini ve PyTorch’ta daha ileri metin modelleme konularını kapsar. Yaklaşık 4 saat sürer.

Metin verisiyle çalışmaya yeniyse niz, Transformer Models with PyTorch’tan önce bu kursu alın.

3. Introduction to LLMs in Python

Önceden eğitilmiş dil modellerini kullanma ve ince ayar yapma kursumuz.

• Düzey: Orta
• Süre: 3 saat
• Maliyet: DataCamp abiliği kapsamındadır. İlk bölüm ücretsizdir.
• En uygun olan: Baştan eğitmek yerine mevcut modellerden sonuç almak isteyen uygulamacılar

Kurs; önceden eğitilmiş LLM’lerle başlamayı, bunlara ince ayar yapmayı ve performanslarını değerlendirmeyi kapsar. 37K öğrencisi vardır.

Derin öğrenme ile uygulamalı AI çalışması arasında yer alır. Çoğu ekip, sıfırdan eğitmekten çok daha sık önceden eğitilmiş modelleri kullanır.

Bizim seçimimiz: Mimariyi anlamak için Transformer Models with PyTorch kursumuzu, ardından önceden eğitilmiş modelleri işe koşmak için Introduction to LLMs in Python kursunu alın.

Büyük Modelleri Eğitmek İçin En İyi Derin Öğrenme Kursları

Büyük bir modeli eğitmek, işi birden fazla GPU’ya yaymak ve her eğitim adımını daha ucuza getirmek demektir. Bu kurslar, modelleri tek bir makineyi aşan uygulamacılar için uygundur.

1. Efficient AI Model Training with PyTorch

Dağıtık ve bellek açısından verimli eğitim kursumuz.

• Düzey: İleri
• Süre: 4 saat
• Maliyet: DataCamp abiliği kapsamındadır. İlk bölüm ücretsizdir.
• En uygun olan: Tek bir GPU için fazla büyük olan modelleri eğitmesi veya ince ayar yapması gereken mühendisler

Bu kurs için yıldız puanı vermiyoruz. 109 incelemesi vardır; eşiğimiz olan 200’ün altındadır; ancak Mayıs 2026’da yenilenmiştir.

Kurs; Accelerator ve Trainer ile dağıtık eğitimi, eğitim süresini kısaltma yöntemlerini ve büyük dil modellerine odaklanarak bellek verimli yöneyleyicileri kapsar. Yaklaşık 4 saat sürer ve kataloğumuzda ileri düzey olarak listelenir.

2. Scalable AI Models with PyTorch Lightning

PyTorch eğitim kodunu Lightning ile düzenleme kursumuz.

• Düzey: Orta
• Süre: 3 saat
• Maliyet: DataCamp abiliği kapsamındadır. İlk bölüm ücretsizdir.
• En uygun olan: Daha temiz, tekrarlanabilir eğitim kodu isteyen ekipler

Bu kurs için de 126 inceleme ile yıldız puanı vermiyoruz. PyTorch Lightning’de modüler modeller kurmayı, ileri düzey eğitim tekniklerini ve modelleri ölçeklenebilir kılmak için iyileştirmeyi kapsar.

Yaklaşık 3 saat sürer.

Bizim seçimimiz: Sorununuz eğitim maliyeti veya GPU belleğiyse Efficient AI Model Training with PyTorch kursumuzu alın. Sorun dağınık eğitim kodlarıysa Scalable AI Models with PyTorch Lightning’i seçin.

En İyi Derin Öğrenme Öğrenim Yolu

Öğrenim yolu, sırayla alınan bir dizi derstir. Kurs kurs seçmeden, ilk ağtan ileri modellere yapılandırılmış bir yol isteyen öğrenenlere uygundur.

1. Deep Learning in Python

PyTorch’taki yukarıdaki 5 kurstan oluşan ana derin öğrenme öğrenim yolumuz.

• Düzey: Orta ile ileri arası
• Süre: Yaklaşık 18 saat
• Maliyet: DataCamp abiliği kapsamındadır. İlk bölüm ücretsizdir.
• En uygun olan: PyTorch’ta derin öğrenmeye tek ve tam bir yoldan ilerlemek isteyen öğrenenler

Bu yol sırasıyla şunları çalıştırır: Introduction to Deep Learning with PyTorch, Intermediate Deep Learning with PyTorch, Deep Learning for Images with PyTorch, Deep Learning for Text with PyTorch ve Transformer Models with PyTorch. Tümü son 18 ay içinde güncellendi.

Puan, yol sayfasının kendi puanı olmadığı için bu 5 kursun inceleme ağırlıklı ortalamasıdır.

2. Hugging Face Fundamentals

Önceden eğitilmiş derin öğrenme modellerini kullanmaya yönelik uygulamalı öğrenim yolumuz.

• Düzey: Başlangıçtan ortaya
• Süre: Yaklaşık 12 saat
• Maliyet: DataCamp abiliği kapsamındadır. İlk bölüm ücretsizdir.
• En uygun olan: Modelleri inşa etmek yerine kullanmak isteyen uygulamacılar

Bu yol; Working with Hugging Face, Introduction to LLMs in Python, Multi-Modal Models with Hugging Face ve AI Agents with Hugging Face smolagentsi kapsar. Derin öğrenmeyi kullanan bir şey yayına almak için daha hızlı yoldur.

Keras Fundamentals öğrenim yolumuzu dışarıda bıraktık. 4 dersinden 3ü son 18 ayda içerik güncellemesi almamıştır.

Bizim seçimimiz: Sinir ağlarını anlamak ve inşa etmek istiyorsanız Deep Learning in Python öğrenim yolumuzu alın. Uygulamak istiyorsanız Hugging Face Fundamentals’ı seçin.

Bu Kursları Nasıl Seçtik

Derin öğrenme hızlı ilerler ve üç yıl önce doğru araçları öğreten bir kurs artık faydalı olmayabilir. Bu yüzden önce güncel içerik aradık. Buradaki tüm kurslar son 18 ay içinde güncellendi; bu da bazı bilinen eski kursların listede olmamasını açıklar.

Ayrıca, yalnızca başkasının yaptığını izlemek değil, gerçek modeller yazıp eğitilen kursları önceliklendirdik. Seçimlerimizin birçoğu PyTorch kullanır; çünkü güncel araştırma makalelerinde, açık kaynak projelerde ve iş ilanlarında en çok bununla karşılaşırsınız.

Son Düşünceler

Çoğu kişi derin öğrenmeyi PyTorch ile, Introduction to Deep Learning with PyTorch kursumuzla başlamalıdır. Teoriyi derinlemesine istiyorsanız DeepLearning.AI’nın uzmanlığını ekleyin; fast.ai’n kursu da iyi bir seçenektir.

Temellerden sonra, kullanım alanınızı izleyin. Görüş için Deep Learning for Images with PyTorch, dil modelleri için Transformer Models with PyTorch ya da mevcut modelleri kullanmak istiyorsanız Working with Hugging Face kursunu seçin.