2026’da Sıfırdan PyTorch Nasıl Öğrenilir: Uzman Rehberi

PyTorch Öğrenmek Neden Bu Kadar Faydalı

Mevcut yapay zeka dalgası büyümeye devam ederken ve PyTorch başlıca yapay zeka çatısı konumundayken, PyTorch uzmanlarına olan talep hiç bu kadar yüksek olmamıştı. Basit görsel sınıflayıcılardan GPT gibi büyük dil modellerine, otonom araçlar için bilgisayarlı görü sistemlerine, yayın servisleri için öneri motorlarına ve dünyanın dört bir yanındaki laboratuvarlarda yürütülen son teknoloji araştırma projelerine kadar her şeyde kullanılıyor.

Ayrıca, 2024 StackOverflow Geliştirici Anketi’ne göre PyTorch, en popüler dördüncü Python çatısıdır:

Bu yüksek sıralama, PyTorch’un veri bilimi ve makine öğrenimi endüstrisindeki önemini yansıtıyor. 

Şirketler, PyTorch becerilerine sahip profesyonelleri aktif olarak arıyor; rekabetçi maaşlar ve heyecan verici kariyer fırsatları sunuyor. Çatının artan popülaritesi, bilgi, eğitim ve kaynak paylaşan geniş bir geliştirici ve araştırmacı topluluğu olduğu anlamına da geliyor. 

İster yapay zekâ yolculuğunuza yeni başlıyor olun ister kariyerinizi ilerletmek isteyin, PyTorch öğrenmek öncü projelerin kapılarını ve lider teknoloji şirketleriyle iş birliklerini açabilir.

PyTorch’u Öğrenmek Ne Kadar Sürer?

PyTorch yeni başlayanlar için dost bir çatı olsa da, sıfırdan PyTorch ile sorun çözebilen bir uygulayıcı seviyesine gelmek zaman alır. Öğrenme süresi; önceki programlama deneyiminize, kavramların karmaşıklığına ve öğrenmeye ayırabileceğiniz zamana göre büyük ölçüde değişebilir.

Ancak yapılandırılmış bir öğrenme planı ve istikrarlı çabayla, birkaç haftada temellere hâkim olabilir ve birkaç ay içinde rahat edebilirsiniz.

Çevrimiçi kaynaklar her zaman davetkârdır ve PyTorch dokümantasyonundan (dokümanların zayıf olduğunu söylemek için değil — gayet iyidir) daha iyi bir öğrenme deneyimi sunabilir. Mevcut beceri seviyenize ve ayırabileceğiniz zamana göre seçim yapabilirsiniz. 

Örneğin, ağırlıklı olarak PyTorch kullanan Python ile Derin Öğrenme yetenek yolumuz yaklaşık 16 saatlik çalışma süresi gerektirir ve başlangıçtan orta seviyeye kadar becerileri kapsar. Elbette, yetkin bir Python derin öğrenme mühendisi olma yolculuğu bundan çok daha fazla zaman ve emek ister. 

Zamanınızın büyük kısmını PyTorch kodu yazarak ve sorun çözüp pratik yaparak geçirmelisiniz.

Nasıl ki bisiklete binmeyi öğrenmek, teknikleri okumaktan çok gerçekten bisiklete binerek daha etkiliyse, gerçek PyTorch projelerine dalmak da salt teorik çalışmadan çok daha hızlı bir öğrenme sağlar. DataCamp’te her seviyeye uygun birçok PyTorch projesi sunuyoruz; kolları sıvayabilirsiniz.

PyTorch Nasıl Öğrenilir: Başarı İçin 6 Adım

Şimdi, PyTorch öğrenmeye adım adım bir yaklaşım görelim. Bu yazı, Python ile rahat olduğunuzu ve çeşitli veri türleriyle çalışma deneyimine sahip olduğunuzu varsayar. Değilseniz, önce Python Nasıl Öğrenilir rehberimiz ve Python Fundamentals yetenek yolumuzla başlamalısınız. 

Adım 1 — PyTorch’u neden öğrendiğinizi netleştirin

PyTorch öğrenmeye başlamadan önce net hedefler belirlemek önemlidir. PyTorch, her türlü uygulamada kullanılan çok geniş bir çatı olduğundan, her şeyi aynı anda öğrenmeye çalışarak yeterli ilerleme kaydedemeyebilirsiniz.

Sizi heyecanlandıran proje türleri hakkında düşünmek için bir an ayırın: 

• Doğal dil işleme (NLP) görevleri ve LLM’ler gibi uygulamalar mı daha çok ilginizi çekiyor? 
• Belki de insan benzeri sesleri işlemek ve üretmek daha çok size göre (kişisel olarak, iPhone’umu sesimle açmanın bir yolunu çok isterdim). 
• Görüntü ve sesi içeren geniş yelpazede bilgisayarlı görü görevleri üzerinde de çalışabilirsiniz. 

Derin öğrenmenin hangi alt alanını seçerseniz seçin, öğrenme deneyiminiz farklı olacaktır. PyTorch bu görevleri çözmek için çeşitli yaklaşımlar ve algoritmalar kullanır; bu nedenle, temel bilgilerin ötesinde öğrenme rotanızın yönünü belirlemek için önceden birini seçmek faydalıdır.

Adım 2 — PyTorch temelleriyle başlayın

PyTorch, sezgisel derin öğrenme geliştirmeye vurgu yapar ve karmaşık sinir ağlarını okunabilir kodla ifade etmenizi sağlar. Öncelikle temel yapı taşlarını anlamak isteyeceksiniz:

• Tensörler: PyTorch’taki çekirdek veri yapısı; NumPy dizilerine benzer ancak GPU hızlandırma yeteneklerine sahiptir
• Autograd: Sinir ağı eğitimini sağlayan PyTorch’un otomatik türev motoru
• Sinir Ağı Modülleri: Sinir ağı mimarileri oluşturmak için yapı taşları

PyTorch ile Derin Öğrenmeye Giriş kursumuz bu temellerin çoğunu kapsar ve PyTorch ustalığına giden yolculuğunuza başlatır. 

PyTorch’u kurma ve ortamınızı hazırlama

PyTorch’u kullanmaya başlamak için onu kurmanız ve geliştirme ortamınızı hazırlamanız gerekir. Sisteminize uygun sürümü ve GPU hızlandırma için isteğe bağlı CUDA desteğini seçerek pip veya conda ile kurabilirsiniz.

Adım 3 — İlk PyTorch programınızı yazın

basit tensör işlemleri ve temel sinir ağı bileşenleri ile başlayın. Tensörler oluşturun, matematiksel işlemler yapın ve verinin hesaplama grafiğinde nasıl aktığını anlayın. Daha karmaşık mimarilere geçmeden önce doğrusal regresyon veya temel bir sınıflandırıcıyı uygulayarak başlayın.

PyTorch veri yapıları

Tensörlerin ötesinde, PyTorch birkaç özel veri yapısı ve yardımcı araç sunar:

• Veriyi yönetmek için Dataset ve DataLoader sınıfları
• Sinir ağı katmanları oluşturmak için nn.Module
• Model parametrelerini güncellemek için optimize ediciler

PyTorch’ta eğitim akışı

Eğitim döngüsünü anlamak kritik önemdedir — ileri besleme, kayıp hesaplama, geri yayılım ve parametre güncellemeleri, PyTorch’ta derin öğrenmenin özünü oluşturur. Bu kavramlar, basit bir sinir ağı da kursanız karmaşık bir dönüştürücü de inşa etseniz temeldir. Muhtemelen bu döngünün adımlarını ezbere bileceksiniz.

Kayıp fonksiyonları ve optimize ediciler

PyTorch, farklı görevler için çeşitli kayıp fonksiyonları (MSE, Çapraz Entropi vb.) ve model parametrelerini güncellemek için optimize ediciler (SGD, Adam) sunar. Bu bileşenlere hâkim olmak, etkili modeller eğitmek için esastır.

Adım 4 — Orta seviye PyTorch kavramlarına hâkim olun

Temellere alıştıktan sonra, daha gelişmiş PyTorch konularına geçebilirsiniz. Bunlar, sofistike derin öğrenme modelleri kurmak için gereklidir ve sinir ağı geliştirmedeki çeşitli zorlukların üstesinden gelmenize yardımcı olur.

Autograd ve geri yayılım

PyTorch’un autograd sistemi, otomatik türev alma ve gradyan hesaplama için kritik önemdedir. Bu aşamada, hesaplama grafikleri oluşturma ve gradyanları yönetme dâhil olmak üzere temellerin ötesini öğrenirsiniz. Bunlar, etkili sinir ağı eğitiminin bel kemiğidir.

PyTorch ekosistemiyle çalışmak

PyTorch’un gücü, zengin araç ve eklenti ekosisteminden gelir. Çekirdek torch paketinin ötesinde, bilgisayarlı görü için torchvision, ses işleme için torchaudio ve doğal dil işleme için torchtext gibi önemli modülleri kullanmayı öğrenin. Bu alan-özel kütüphaneler, özelleşmiş görevler için önceden oluşturulmuş modeller ve yardımcılar sunar.

Nesne yönelimli model geliştirme

PyTorch, nn.Module aracılığıyla nesne yönelimli bir yaklaşım izler. Özel katmanlar oluşturmayı, model mimarileri tanımlamayı ve sınıf kalıtımı kullanarak karmaşık sinir ağları uygulamayı anlamak, gelişmiş modeller kurmak için kritik önemdedir. Buna ileri kancalar (forward hooks), parametre yönetimi ve model serileştirme gibi kavramlar da dâhildir.

Gelişmiş eğitim teknikleri

Öğrenme oranı zamanlaması, gradyan kırpma ve erken durdurma gibi gelişmiş eğitim kavramlarında ustalaşın. Bu optimizasyon tekniklerini anlamak, derin ağları etkili şekilde yakınsayan ve yeni veriye iyi genelleyen biçimde eğitmek için gereklidir. Bu tekniklerle GPU belleği ve RAM gibi hesaplama kaynaklarını yönetme konusunda daha iyi bir kavrayış kazanırsınız.

Adım 5 — Yaparak öğrenin

Daha önce belirttiğimiz gibi, projeye dayalı öğrenme, PyTorch’a etkin şekilde hâkim olmak için kesinlikle gereklidir. Projeler, kurs ve eğitimlerde öğrendiğiniz becerileri aktif olarak kullanmaya zorlar; teknikleri hafızanıza çok daha etkili biçimde işler.

Neyse ki, birçok DataCamp kaynağı bu yaparak öğrenme yöntemini kullanıyor; ancak becerilerinizi pratik etmek için başka yollar da şunlardır:

• Sizi heyecanlandıran projelere girişin: Etrafınıza bakın ve sizin ya da ailenizin hayatındaki sorunlardan PyTorch ile çözülebilecek olanlar var mı, görün.
• Web seminerlerine ve birlikte kodlama etkinliklerine katılın: Eğitmenle birlikte kod yazabileceğiniz çok sayıda DataCamp web semineri ve çevrimiçi etkinlik bulabilirsiniz. Bu yöntem, yeni kavramları öğrenmek ve bunların gerçek zamanlı olarak nasıl uygulandığını görmek için harika olabilir.

Proje fikriniz yoksa, DataCamp kendi başınıza uygulayabileceğiniz geniş bir PyTorch proje yelpazesi sunar:

• Bir E-Ticaret Kıyafet Sınıflandırıcı Modeli Oluşturma
• OCR için Çok Girdili Modeller Geliştirme
• Derin Öğrenme ile Hizmet Masası Talep Sınıflandırma 
• PyTorch kullanarak Röntgen Görüntülerini Sınıflandırma
• PyTorch ile Trafik Hacmi Tahmini

Örnek Bir PyTorch Öğrenme Planı

Anlattıklarımıza dayanarak, aşağıda zaman ayırma durumunuza göre uyarlayabileceğiniz haftalık bir örnek plan yer alıyor.

Günlük uygulamalar:

• 3 saat odaklı kodlama
• Dokümantasyon okuma ve not tutma
• Kod gözden geçirme ve iyileştirme
• Problem çözme alıştırmaları

Haftalık hedefler:

• Önemli bir projeyi tamamlayın
• Teknik dokümantasyon yazın
• PyTorch topluluk tartışmalarına katılın
• Bir portföy girişi oluşturun
• Önceki haftanın kodunu gözden geçirin ve optimize edin

Hafta 1: PyTorch Temelleri ve Ortam Kurulumu

• Pazartesi: PyTorch’u kurun, geliştirme ortamını kurun, GPU desteğini doğrulayın
• Salı: Tensör oluşturma, indeksleme ve temel işlemleri öğrenin
• Çarşamba: Tensör manipülasyonları ve matematiksel işlemleri pratik edin
• Perşembe: Autograd mekanikleri ve hesaplama grafikleri üzerine çalışın
• Cuma: Temel sinir ağı bileşenlerini keşfedin
• Hafta sonu: Basit bir doğrusal regresyon modeli kurup eğitin

Hafta 2: Sinir Ağı Temelleri

• Pazartesi: Farklı kayıp fonksiyonlarını çalışın (MSE, Çapraz Entropi)
• Salı: Optimize ediciler (SGD, Adam, RMSprop) hakkında bilgi edinin
• Çarşamba: Çeşitli aktivasyon fonksiyonlarını uygulayın
• Perşembe: nn.Module kullanarak ilk sinir ağınızı kurun
• Cuma: Veri yükleme ve önişleme öğrenin
• Hafta sonu: MNIST veri kümesiyle bir rakam sınıflandırıcı oluşturun

Hafta 3: Derin Sinir Ağlarını Eğitme

• Pazartesi: Eğitim döngüsü bileşenlerinde ustalaşın
• Salı: Doğrulama ve test prosedürlerini uygulayın
• Çarşamba: Öğrenme oranı zamanlamasını öğrenin
• Perşembe: Batch normalization ve dropout’u çalışın
• Cuma: Erken durdurma ve model kayıt (checkpointing) uygulayın
• Hafta sonu: Fashion-MNIST ile bir moda sınıflandırıcı eğitin

Hafta 4: Bilgisayarlı Görü ve CNN’ler

• Pazartesi: CNN mimarisi temellerini öğrenin
• Salı: Farklı CNN katmanlarını ve işlemlerini çalışın
• Çarşamba: Popüler CNN mimarilerini uygulayın
• Perşembe: Önceden eğitilmiş modellerle transfer öğrenmeyi pratik edin
• Cuma: Veri artırma tekniklerini öğrenin
• Hafta sonu: https://app.datacamp.com/learn/projects/2215

Hafta 5: Gelişmiş Model Geliştirme

• Pazartesi: Dizi modelleri ve RNN’leri çalışın
• Salı: LSTM ve GRU mimarilerini öğrenin
• Çarşamba: Dikkat (attention) mekanizmalarını uygulayın
• Perşembe: Dönüştürücü (transformer) mimarisi temellerini çalışın
• Cuma: Model dağıtım stratejilerini öğrenin
• Hafta sonu: Bir metin sınıflandırma modeli oluşturun

Hafta 6: Üretim ve Optimizasyon

• Pazartesi: Model niceleme (quantization) tekniklerini öğrenin
• Salı: Model budama (pruning) ve sıkıştırmayı çalışın
• Çarşamba: Model sunumu ve API oluşturma pratikleri yapın
• Perşembe: Dağıtık eğitimi öğrenin
• Cuma: GPU bellek optimizasyonunu çalışın
• Hafta sonu: FastAPI ile bir modeli dağıtın

Hafta 7: Gerçek Dünya Uygulamaları

• Pazartesi: Özel veri kümeleri ve veri hatları (pipeline) hakkında bilgi edinin
• Salı: Çoklu GPU eğitimi çalışın
• Çarşamba: Özel kayıp fonksiyonları uygulayın
• Perşembe: Hata ayıklama ve profil çıkarma tekniklerini öğrenin
• Cuma: Üretim için en iyi uygulamaları çalışın
• Hafta sonu: Uçtan uca bir ML hattı (pipeline) kurun

Hafta 8: İleri Konular ve Uzmanlaşma

• Pazartesi: Üretici modelleri keşfedin (GAN’ler, VAE’ler)
• Salı: Pekiştirmeli öğrenme temellerini çalışın
• Çarşamba: Grafik sinir ağları hakkında bilgi edinin
• Perşembe: İleri optimizasyon teknikleriyle pratik yapın
• Cuma: Model yorumlanabilirliği yöntemlerini çalışın
• Hafta sonu: PyTorch ile Röntgen Görüntülerini Sınıflandırma projesi

PyTorch Öğrenmek İçin 6 İpucu

Başlamaya hazır olduğunuzda, ilerlemenizi en üst düzeye çıkarmanıza ve odakta kalmanıza yardımcı olacağı için bu ipuçlarını aklınızda bulundurun.

1. Odağınızı bulun

Bu nokta iki kez vurgulanmayı hak ediyor. PyTorch, geniş bir uygulama yelpazesine sahip çok yönlü bir çatı olduğundan, en baştan hangi tür sorunlar üzerinde çalışmak istediğinize karar verin. Başlıca uygulamalar şunlardır:

• Doğal dil işleme (NLP)
• Bilgisayarlı görü (görüntü ve video)
• Ses işleme
• Öneri sistemleri
• Zaman serisi tahmini ve anomali tespiti
• Pekiştirmeli Öğrenme
• Bilimsel hesaplama ve fizik simülasyonları

Yukarıdakilerin her biri, görüntü sınıflandırma, ses üretimi veya metin üretimi gibi geniş alt problem kategorilerine ayrılabilir. İnsanlar kariyerlerinin tamamını bu sorunlardan birini çözmeye adayabilir.

2. Düzenli pratik yapın

Sıkı çalışmanın yerini hiçbir şey tutmaz — PyTorch’ta iyi olmak için düzenli olarak çalışmalı ve bizzat uygulama yapmalısınız. Pratik, illa ki kod yazmak olmak zorunda değil — başkalarının PyTorch kodunu okuyabilir, dokümantasyonları inceleyebilir ve öğrendiklerinizle ilgili eğitimler ya da rehberler yazabilirsiniz. Önemli olan, emek vererek edindiğiniz PyTorch bilgisinin zihninizden uçup gitmesine ya da paslanmasına izin vermemektir.

3. Projeler üzerinde çalışın

Bunu da bir kez daha vurguluyoruz. Projeye dayalı öğrenme, gerçek dünyaya dönük PyTorch bilgisi inşa etmenin en iyi yoludur. Özellikle, hayatınızda somut etkisi olan belirli bir sorunu çözdüğünüzde, süreçte kazandığınız bilgi uzun süre sizinle kalır.

4. Bir topluluğa katılın

PyTorch yaygın olduğu için, katılabileceğiniz birçok çevrimiçi topluluk ve grup bulabilirsiniz. PyTorch yolculuğunuz tek başına olmak zorunda değil. Hatta, bir öğrenenler topluluğuna katılmak çok çeşitli faydalar sağlayabilir. Bilgi paylaşabilir, takıldığınızda yardım alabilir, başkalarının deneyimlerinden öğrenebilir ve hatta projelerde iş birliği yapabilirsiniz. 

PyTorch Forumları, Reddit’te r/pytorch ve derin öğrenmeye adanmış çeşitli Discord sunucuları, tartışma, sorun giderme ve son gelişmelerden haberdar olma için mükemmel platformlardır. 

Ayrıca bu topluluklara katılmak, diğer PyTorch uygulayıcılarıyla ilişkiler kurdukça ağ oluşturma ve potansiyel iş fırsatlarına da kapı aralayabilir.

PyTorch Kullanan Bir İş Nasıl Bulunur

Her tür programlama işini bulmanın geleneksel yolu, bilgisayar bilimi gibi ilgili bir alanda derece almaktır; ancak giderek daha fazla profesyonel, geleneksel olmayan yollarla bu alana giriyor. Bu bölümde, diploma olmadan nasıl PyTorch işi bulunacağını ele alacağız. Önce, PyTorch uzmanlarını istihdam eden bazı pozisyon unvanlarını inceleyelim.

Önde gelen PyTorch kariyer yolları

PyTorch becerileri birçok rol ve sektörde yüksek değer görür. Yaygın pozisyonlar şunlardır:

• Makine Öğrenimi Mühendisi — PyTorch kullanarak ML modelleri kurup dağıtma
• Derin Öğrenme Araştırmacısı — Araştırma yapma ve yeni mimariler geliştirme
• Bilgisayarlı Görü Mühendisi — Görüntü/video işleme uygulamaları üzerinde çalışma
• NLP Mühendisi — Dil modelleri ve metin işleme üzerine odaklanma
• Yapay Zekâ Araştırma Bilimcisi — Yapay zekâda son durumu ilerletme
• Veri Bilimci — Öngörüsel modelleme ve analitik için PyTorch uygulama
• ML Altyapı Mühendisi — ML model dağıtımını destekleyecek sistemler kurma
• Yapay Zekâ Uygulama Geliştiricisi — PyTorch ile güçlendirilen son kullanıcı uygulamaları oluşturma
• Robotik Mühendisi — Robotik kontrol ve algılama için PyTorch kullanma
• Yapay Zekâ Danışmanı — Şirketlere PyTorch tabanlı çözümler uygulamada yardımcı olma

Bu rollerde işe alım yapan birçok şirket şunlardır:

• Teknoloji devleri (Google, Meta, Microsoft, vb.)
• Yapay zekâ odaklı girişimler
• Araştırma kurumları ve üniversiteler
• Sağlık ve biyoteknoloji şirketleri
• Finans kuruluşları
• Otomotiv ve üretim şirketleri

PyTorch işleri bulmak

Peki, bu şirketlerden birinde işi nasıl kaparsınız?

1. Güçlü bir portföy geliştirin

İlk ihtiyacınız olan şey, sapasağlam bir portföydür. Gerçek dünya problemlerini PyTorch kullanarak çözme yeteneğinizi göstermeli, derin öğrenme kavrayışınızı sergilemeli ve kodlama becerilerinizi öne çıkarmalıdır. Hedef rolünüzle uyumlu, ister bilgisayarlı görü ister NLP ister genel makine öğrenimi olsun, çeşitli projeler ekleyin. 

Çalışmanızı GitHub gibi platformlarda iyi belgelendirdiğinizden emin olun; yaklaşımınızı, metodolojinizi ve sonuçlarınızı açıklayın. Yapabiliyorsanız, projenizin hayatınıza, arkadaşlarınıza ya da bir işletmeye nasıl etki ettiğine dair metrikler veya ayrıntılar paylaşın. Güçlü bir portföy, teknik yeteneklerinizi kanıtlamakla kalmaz; potansiyel işverenlere pratik çözümler sunabildiğinizi de gösterir.

2. Etkili bir özgeçmiş hazırlayın

Günümüz iş piyasasında başvuruların %60–70’i, insanlar görmeden önce elenir. Bunun nedeni, Aday Takip Sistemlerinin (ATS) deneyim, anahtar kelime kullanımı ve diğer faktörlere göre adayları otomatik filtrelemesidir. 

Dolayısıyla özgeçmişiniz, insanlara ulaşmadan önce bu sistemlerden geçecek kadar etkili olmalıdır. Neyse ki, özgeçmişinizi optimize etmenize yardımcı olabilecek çevrimiçi hizmetlerden faydalanarak “yapay zekâyı yapay zekâ ile alt edebilirsiniz”. Ayrıca öne çıkan bir özgeçmiş hazırlama rehberimizi de okuyabilirsiniz.

3. Dikkat çekin ve ağ kurun

İş bulmanın kanıtlanmış yöntemlerinden biri —yalnızca derin öğrenmede değil, her alanda— ağ kurmadır. Ancak birçoğu, bu alanda tanıdıkları olmadığı için çekingen davranır. İşte tam burada LinkedIn gibi platformlar büyük yardımcı olabilir.

İlk günden itibaren, PyTorch bilginizi LinkedIn veya Medium’da kısa gönderiler ya da yazılar şeklinde paylaşmaya kararlı olun. Bu, adınızı ve uzmanlığınızı potansiyel işe alım yöneticilerinin önüne koyar ve kalıcı bir izlenim bırakabilir. İçeriğinizle etkileşime giren herkesle bağlantı kurarak ağınızı yavaş yavaş büyütebilirsiniz.

Ağınız üzerinden PyTorch ile serbest projeler de bulabilirsiniz; bu, portföyünüz için büyük bir artı olabilir.

Son Düşünceler

PyTorch öğrenmek, özellikle yapay zekâ dünya çapında sektörleri dönüştürmeye devam ederken, kariyeriniz için değerli bir yatırımdır. Öğrenme eğrisi başta dik görünebilir; ancak yapılandırılmış bir yaklaşımı izlemek ve pratikte istikrarlı olmak, bu güçlü çatıda ustalaşmanıza yardımcı olacaktır. Unutmayın, herkes bir yerden başlar ve PyTorch topluluğu yeni başlayanlara son derece destekleyicidir.

İster makine öğrenimi mühendisi olmayı hedefleyin, ister araştırmacı olmayı ya da sadece derin öğrenmenin büyüleyici dünyasını keşfetmeyi isteyin, PyTorch ihtiyacınız olan araçları ve esnekliği sunar. Temellerle başlayın, anlamlı projeler üzerinde çalışın, toplulukla etkileşime geçin, tutarlı olun ve acele etmeyin. PyTorch yolculuğunuza başlamak için bundan daha iyi bir zaman hiç olmadı.

Bugün PyTorch ile Derin Öğrenmeye Giriş Kursumuz ile başlayın veya yolculuğunuza PyTorch ile Orta Seviye Derin Öğrenme Kursu ile devam edin. Ayrıca ayrı rehberimizde PyTorch sertifikası almak için neler gerektiğini keşfedebilirsiniz.