Deep Learning: PyTorch ile Sinir Ağları
Sinir ağı temelleri, backpropagation, PyTorch, CNN'ler, eğitim döngüsü ve GPU ile hızlandırma.
Seviye
Orta
Süre
32 saat
Tahmini yayın
2028 Q1
Kategori
Machine Learning ve Deep Learning
Derin öğrenmeyi teoriden pratiğe PyTorch ile öğreten kurs. Sinir ağı temellerinden backpropagation'a, tensor ve autograd'dan CNN'lere, eğitim döngüsü tasarımından GPU ile hızlandırmaya; kendi modellerini sıfırdan kurup eğitmeyi öğrenirsin.
Öğrenilecek teknolojiler
Ne öğreneceksin
- Sinir ağı ve backpropagation'ı kavrama
- PyTorch tensor, autograd ve modüllerini kullanma
- CNN kurma ve eğitme
- Eğitim döngüsü ve GPU hızlandırma
Kimler için
- Derin öğrenmeye geçen ML mühendisleri
- PyTorch öğrenmek isteyen geliştiriciler
- Model eğitimi yapan araştırmacılar
Müfredat özeti
- 01Sinir ağı temelleri
- 02Backpropagation ve optimizasyon
- 03PyTorch: tensor ve autograd
- 04Eğitim döngüsü ve regularizasyon
- 05CNN'ler
- 06GPU ile hızlandırma ve pratik
Diğer kursları keşfet
Machine Learning ve Deep Learning
LLM Fine-Tuning: LoRA, QLoRA ve Hugging Face
Ne zaman fine-tune, veri hazırlama, LoRA/QLoRA ile parametre-verimli eğitim, değerlendirme ve dağıtım.
Machine Learning ve Deep Learning
Machine Learning Bootcamp: Python ve Scikit-learn
Sıfırdan ML: Python, pandas, feature engineering, denetimli/denetimsiz öğrenme ve model değerlendirme.
Machine Learning ve Deep Learning
Transformers ve NLP Mühendisliği
Attention ve transformer mimarisi, tokenization, Hugging Face, fine-tuning ve NLP görev pipeline'ları.