Derin Öğrenme Eğitimleri

Bu eğitimde, TensorFlow 2.0 kullanarak Prisma gibi güçlü uygulamaları nasıl hayata geçireceğinizi öğreneceksiniz.

Sağlam ReLU’dan, softmax’in olasılıksal gücüne kadar yaygın aktivasyon fonksiyonlarının dünyasında yolunuzu bulun.

Derin sinir ağlarını ve yapay zekânın modern derin öğrenme dünyasındaki önemini anlama

Bu derste Tensörleri, PyTorch’u ve PyTorch ile basit bir sinir ağının nasıl oluşturulacağını öğreneceksiniz.

RStudio'nun keras paketiyle R'de derin öğrenmeye yönelik bu eğitimde, Çok Katmanlı Algılayıcı (MLP) nasıl oluşturulacağını öğreneceksiniz.

Geleneksel modellere kıyasla daha yüksek yorumlanabilirlik ve doğruluk sunan yeni bir sinir ağı türü olan Kolmogorov-Arnold Ağları’nı (KAN’lar) öğrenin.

Bir yapay sinir ağı (YSA) için gizli katman ve nöron sayısının en uygun bir değeri vardır. Bu eğitim, YSA’larda katmanlar ve nöronlar için en uygun sayıları belirlemek üzere basit bir yaklaşımı ele alır.

Bu derste, Python’da Keras ile bir tıbbi görüntüleme derin öğrenme makalesini uygulayacaksınız.

LSTM ağlarının iç işleyişine hâkim olun; modern LLM’lerin temeli. Kapı mekanizmalarını, gradyanları keşfedin ve PyTorch ile bir duygu sınıflandırıcı oluşturun.

Bu eğitimde Yapay Zekâ (AI) hakkında genel bir bakış edinecek ve Makine Öğrenimi (ML) ile Derin Öğrenmeyi birbirinden ayıran noktaları yakından inceleyeceksiniz.

PyTorch, TensorFlow ve Keras arasındaki temel farkları keşfedin—en popüler üç derin öğrenme çerçevesi. Doğru aracı seçmek için benzersiz özelliklerini, artılarını, eksilerini ve kullanım alanlarını anlayın.

Bu eğitimde, nifti formatındaki beyin manyetik rezonans görüntüleme (MRG) görüntülerini nasıl okuyacağınızı ve bunları evrişimli otomatik kodlayıcı kullanarak nasıl yeniden oluşturacağınızı öğrenecek ve anlayacaksınız.