Kurs
Python ile Deep Learning'e Giriş
Orta SeviyeBeceri Seviyesi
Güncel 11.2022PythonArtificial Intelligence4 sa17 video50 Egzersiz3,500 XP260K+Başarı Belgesi
Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun
veya
Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.Binlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı
2 veya daha fazla kişiyi mi eğitiyorsunuz?
DataCamp for Business ürününü deneyinKurs Açıklaması
Derin Öğrenme Uygulamalarını Keşfedin
Derin öğrenme, robotik, doğal dil işleme, görüntü tanıma ve yapay zeka alanlarındaki en heyecan verici yeteneklerin ardında yatan makine öğrenimi tekniğidir. Bu 4 saatlik kursta, Python becerilerinizi Keras 2.0 kütüphanesi ile derin öğrenmeye nasıl uygulayacağınız konusunda uygulamalı bilgi edineceksiniz.Bir kütüphane katkısı sağlayan kişiyle Keras modellerini keşfedin
Eski Google veri bilimcisi ve Keras katkıcısı Dan Becker tarafından verilen bu derin öğrenme kursu, sinir ağı modellerini ve bu modellerle nasıl tahminler üretebileceğinizi ele alıyor. İlk bölümler, hem ileri hem de geri yayılım hakkında ve bunların pratikte nasıl işlediğine dair anlayışınızı geliştirecektir.Keras kütüphanesi, derin öğrenme modellerini geliştirmenize ve incelemenize yardımcı olabilecek bir Python kütüphanesidir. Birçok Python kütüphanesi gibi, bu da ücretsiz, açık kaynaklı ve son derece kullanıcı dostudur. Öncelikle bir Keras modeli oluşturacak ve tahminlerde bulunmadan önce bu modeli derlemeyi, uyarlama ve sınıflandırmayı öğreneceksiniz. Bu kursu tamamladığınızda, derin sinir ağları oluşturmak için ihtiyacınız olan tüm araçlara sahip olacak ve zamanla daha geniş ve daha derin ağlarla denemeler yapmaya başlayabileceksiniz.
Derin Öğrenmeyi Daha Derinlemesine İncelemek
Bu ders, çeşitli makine öğrenimi ve derin öğrenme programlarının bir parçasıdır. Giriş dersini tamamladıktan sonra, ister kişisel bir proje gerçekleştirmek ister Makine Öğrenimi Uzmanı olarak kariyerine adım atmak iste, bu alanda beceri ve deneyimini geliştirmek için sana net bir yol haritası sunar.Önkoşullar
Supervised Learning with scikit-learn1
Basics of deep learning and neural networks
In this chapter, you'll become familiar with the fundamental concepts and terminology used in deep learning, and understand why deep learning techniques are so powerful today. You'll build simple neural networks and generate predictions with them.
2
Optimizing a neural network with backward propagation
Learn how to optimize the predictions generated by your neural networks. You'll use a method called backward propagation, which is one of the most important techniques in deep learning. Understanding how it works will give you a strong foundation to build on in the second half of the course.
3
Building deep learning models with keras
In this chapter, you'll use the Keras library to build deep learning models for both regression and classification. You'll learn about the Specify-Compile-Fit workflow that you can use to make predictions, and by the end of the chapter, you'll have all the tools necessary to build deep neural networks.
4
Fine-tuning keras models
Learn how to optimize your deep learning models in Keras. Start by learning how to validate your models, then understand the concept of model capacity, and finally, experiment with wider and deeper networks.
Python ile Deep Learning'e Giriş
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 Python ile Deep Learning'e Giriş eğitimine başlayın!
Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun
veya
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.