Çevrimiçi kurs – Packt Institute’un uygulamalı projelerinde sertifikalı profesyonel staj

Python kullanarak derin öğrenme algoritmalarının kullanımını öğrenin. Bu kurs, başlangıç ​​seviyesinden ileri seviyeye doğru ilerleyerek, matematiksel kavramların yanı sıra derin öğrenme algoritmalarının uygulanmasında size rehberlik edecektir.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Professional Certificate

başlangıç

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • Keras
  • Derin Öğrenme
  • Makine Öğrenimi
  • Tensör Akışı
  • Yapay Zeka

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • veri bilimcisi
  • Makine öğrenimi mühendisi
  • Yapay zeka geliştiricisi
  • veri analisti
  • Derin öğrenme uzmanı
  • Sinir ağı modellerini geliştirir
  • Tıbbi görüntüleri analiz eder
  • Makine öğrenimi uygulamaları geliştiricisi
  • Görüntü analiz uzmanı
  • Yapay zeka çözümleri geliştiricisi

Staj – üç dersten oluşan bir kurs serisi

Teorik kavramların pratik uygulamalarla buluştuğu derin öğrenmede derin bir yolculuğa çıkın. Kurs, algılayıcılara ve sinir ağlarına ilişkin temel bir anlayışla başlar ve yavaş yavaş aşağıdaki gibi karmaşık konulara doğru ilerler:

  • geri yayılım
  • Evrişimli Sinir Ağları (CNN’ler)

Her modül, uygulamalı bir öğrenme deneyimi sağlamak üzere özenle tasarlanmış olup, öğrendiklerinizi gerçek dünyadaki durumlarda uygulamanıza olanak tanır.

Pratik yönlerin vurgulanması

Programımız, sinir ağlarını oluşturma ve eğitme konusunda değerli beceriler kazanmanızı sağlamak için derin öğrenmenin pratik yönlerini vurgular. Aşağıdakiler gibi gelişmiş teknikleri ve araçları keşfedeceksiniz:

  • TensorFlow
  • Keras

Bunlar modern yapay zekanın gelişimi için gereklidir. Görüntü verileriyle çalışmaktan transfer öğrenmeyi uygulamaya kadar kurs, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çok çeşitli uygulamaları kapsar:

  • Tıbbi görüntü analizi
  • Doğal görüntülerin sınıflandırılması

Etkileyici portföy

Kursun sonunda derin öğrenme konusundaki uzmanlığınızı sergileyen etkileyici bir proje portföyüne sahip olacaksınız. Karmaşık sorunların üstesinden gelmek, sinir ağlarını optimize etmek ve modelleri gerçekçi ortamlarda dağıtmak için gerekli donanıma sahip olacaksınız.

İster yapay zeka alanında kariyerinizi ilerletmeyi, ister veri bilimi yolculuğunuza başlamayı hedefliyor olun, bu kurs ihtiyacınız olan kapsamlı bilgi ve uygulamalı deneyimi sağlar.

Kurs gereksinimleri

Kurs, aşağıdakiler de dahil olmak üzere Python programlama ve matematik konusunda temel anlayışa sahip veri bilimcileri ve makine öğrenimi mühendisleri için tasarlanmıştır:

  • Doğrusal cebir
  • diferansiyel hesap

Makine öğrenimi algoritmalarına aşina olmanız önerilir.

Pratik bir öğrenme projesi

Derste yer alan projeler, gerçek dünyadaki veri setlerine derin öğrenme tekniklerini uygulayarak gerçek sorunları çözmek için tasarlanmıştır. Öğrenciler aşağıdaki gibi pratik uygulamalarla ilgileneceklerdir:

  • Doğal görüntülerin analizi
  • X-ışını görüntüleri kullanılarak tıbbi durumların teşhisi
  • Aşağıdaki gibi görevler için gelişmiş Tekrarlayan Sinir Ağı (RNN) modellerinin uygulanması:
    • Metin oluşturma
    • Konuşmanın bölümlerini tanımlama

Bu projeler, öğrencilerin yalnızca teorik kavramları anlamalarını sağlamakla kalmayıp aynı zamanda uygulamalı bir öğrenme deneyimi kazanmalarını sağlayarak derin öğrenme becerilerini gerçek hayattaki durumlarda başarılı bir şekilde uygulamalarına olanak tanır.

Details of the courses that make up the specialization

Python’un temelleri ve temel veri bilimi

  • Kurs 1 • 16 saat

Kurs detayları

ne öğreneceksin
  • Sayısal işlemleri, kontrol yapılarını ve işlevleri kullanan görevler için Python programlarını çalıştırın.
  • Kapsamlı veri içgörüleri için verileri NumPy ve Pandas ile analiz edin.
  • Doğrusal regresyon ve KNN modellerinin performansını değerlendirin.
  • Degrade inişini kullanarak iyileştirilmiş makine öğrenimi modelleri geliştirin.
Kazanacağınız beceriler
  • Kategori: NumPy
  • Kategori: Python (programlama dili)
  • Kategori: KNN
  • Kategori: makine öğrenimi
  • Kategori: Pandalar (Python paketi)

Derin öğrenmenin ve sinir ağlarının temelleri

  • Kurs 2 • 14 saat

Kurs detayları

ne öğreneceksin
  • Algılayıcılar ve çok katmanlı sinir ağları kavramlarını anlayın.
  • Tekrarlama ve düzenleme de dahil olmak üzere eğitim tekniklerini uygulayın.
  • Görüntü ve video analizi için evrişimli sinir ağlarını analiz edin.
  • TensorFlow ve Keras gibi çerçeveleri kullanarak derin öğrenme projelerini değerlendirin ve oluşturun.
Kazanacağınız beceriler
  • Kategori: Keras (sinir ağı kütüphanesi)
  • Kategori: geri dönmek
  • Kategori: makine öğrenimi
  • Kategori: TensorFlow
  • Kategori: yapay zeka

Gelişmiş CNN’ler, aktarım öğrenimi ve yinelenen ağlar

  • Kurs 3 • 11 saat

Kurs detayları

ne öğreneceksin
  • Model performansını artırmak için transfer öğrenme tekniklerini uygulayın.
  • Seri tahmin görevleri için RNN’leri ve LSTM’leri kullanın.
  • Sektördeki belirli sorunlara pratik çözümler geliştirin.
  • Gelişmiş sinir ağlarının gerçek dünya uygulamalarına entegrasyonunda uzmanlaşın.
Kazanacağınız beceriler
  • Kategori: dizi tahmini
  • Kategori: Öğrenmeyi aktar
  • Kategori: TensorFlow
  • Kategori: Gelişmiş CNN’ler
  • Kategori: Tekrarlayan Ağlar