Kurs
Keras ile Görüntü Modellemesi
İleri SeviyeBeceri Seviyesi
Güncel 01.2026
PythonArtificial Intelligence4 sa13 video45 Egzersiz3,650 XP39,801Başarı Belgesi
Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun
Google ile devam edinDaha fazla seçenek gösterveya
Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.
Binlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı
Bir Ekibi Eğitiyor musunuz?
İşletmeler için deneyinKurs Açıklaması
Python'da Evrişimli Sinir Ağlarını Kullanmayı Öğrenin
Görüntü modeli genellikle, sinir ağlarını eğitmek için verileri kullanan derin öğrenme yöntemlerini gerektirir. çeşitli makine öğrenimi görevlerini gerçekleştirmek için ağ algoritmaları. Konvolüsyonel sinir ağı sinir ağları (CNN'ler), kullanacağınız özellikle güçlü sinir ağlarıdır. görüntülerin analizi için farklı türdeki nesneleri sınıflandırmak. Bu dört saatlik Bu kurs, Keras kullanarak CNN'leri nasıl oluşturacağınızı, eğiteceğinizi ve değerlendireceğinizi öğretecektir.Görüntüleri veriye dönüştürmek ve sinir ağlarına bunları sınıflandırmayı öğretmek bir derin öğrenmenin zorlu unsuru, geniş uygulama alanları ile iş ve araştırma, bir e-ticaret sitesinin envanter yönetimine yardımcı olmaktan daha fazlasını kanser araştırmacılarının tehlikeli melanomları hızlı bir şekilde tespit etmelerini kolaylaştırır.
Keras CNN'leri keşfedin
Bu dersin ilk bölümü, görüntülerin nasıl veri olarak görülebileceğini ve Keras'ı kullanarak nesneleri sınıflandırmak için bir sinir ağını nasıl eğitebilirsiniz? görüntüler.İkinci bölümde, CNN'lerin temel bir parçası olan konvolüsyonlar ele alınacaktır. Sen görüntü verileri üzerinde nasıl çalıştıklarını öğrenin ve bunları nasıl eğiteceğinizi ve ayarlayacağınızı öğrenin Test verilerini kullanan Keras CNN. Sonraki bölümlerde daha ayrıntılı bilgiler verilmekte ve size öğretilmektedir. derin öğrenme ağı nasıl oluşturulur.
Kendi Keras Sinir Ağınızı Oluşturun
Kursu, nasıl takip edebileceğinizi öğrenerek bitireceksiniz. CNN'in performansı ve performansını nasıl iyileştirebileceğiniz. Bu noktada, Keras sinir ağları oluşturabilir, bunları optimize edebilir ve görselleştirebilirsiniz. çeşitli uygulamalarda verdikleri yanıtlar.Önkoşullar
Introduction to Deep Learning with Keras1
Sinir Ağlarıyla Görüntü İşleme
Evrişimsel sinir ağları, görüntülerde temsil edilen verileri kullanarak öğrenir. Bu bölümde, görüntülerdeki verileri inceleyecek ve Keras ile görüntülerde görünen nesneleri sınıflandırmak için bir sinir ağını nasıl eğiteceğini öğreneceksin.
2
Evrişimleri Kullanma
Evrişimler, evrişimsel sinir ağlarının temel yapı taşlarıdır. Bu bölümde, evrişimlerle tanışacak ve bunların görüntü verisi üzerinde nasıl çalıştığını öğreneceksin. Ayrıca, evrişimleri Keras sinir ağlarına nasıl dahil edeceğini de göreceksin.
3
Daha Derine Gitmek
Evrişimsel sinir ağları, birden çok katmanla (derin ağlar) kurulduğunda büyük güç kazanır. Bu bölümde, birden fazla evrişim katmanını üst üste koyarak derin bir ağ oluşturmayı öğreneceksin. Ayrıca, ağ büyüdükçe parametre sayısını nasıl takip edeceğini ve bu sayıyı nasıl kontrol edeceğini de öğreneceksin.
4
Derin Evrişimsel Ağları Anlamak ve İyileştirmek
Sinir ağlarının eğitimini iyileştirmenin birçok yolu vardır. Bu bölümde, bir ağın ne kadar iyi performans gösterdiğini izleme becerimize odaklanacak ve evrişimsel sinir ağlarını iyileştirmeye yönelik yaklaşımları keşfedeceğiz.
Keras ile Görüntü Modellemesi
Kurs Tamamlandı
Başarı Belgesi Kazanın
Bu kimlik bilgisini LinkedIn profilinize, özgeçmişinize veya CV'nize ekleyinSosyal medyada ve performans incelemenizde paylaşınŞimdi kaydolun
Bugün 19 milyondan fazla öğrenciye katılın ve Keras ile Görüntü Modellemesi eğitimine başlayın!
Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun
Google ile devam edinDaha fazla seçenek gösterveya
Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.
DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin
Mobil kurslarımız ve günde 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleme kaydedin.