Çevrimiçi kurs – Google’ın Bilgisayarla Görme için Derin Öğrenme konusunda sertifikalı profesyonel uzmanlık

Staj – 3 dersten oluşan bir seri

Bu uzmanlık hızla ilerlemektedir, böylece modelleri eğitmeye başlayabilir ve pratik derin öğrenme becerilerini geliştirebilirsiniz. Hızla genişleyen bu alanda değerli mesleki beceriler kazanmak için uzman bir programcı olmanıza veya daha önce derin öğrenme deneyimine sahip olmanıza gerek yok.

Derin öğrenme, mühendislerin ve bilim adamlarının, sürücüsüz arabalar gibi otonom sistemler oluşturmak gibi geçmişte çözülmesi zor olan bilgisayarlı görme alanındaki karmaşık problemlerle başa çıkmalarına olanak tanır. Şirketlerin daha fazla bilgisayarla görme teknolojisini benimsemesi gerektiğinden, derin öğrenme becerilerine sahip profesyonellere yönelik yüksek bir talep var. Bu becerileri kazanmak, hızla değişen teknolojik dünyada size rekabet avantajı sağlayacaktır.

Bu stajın sonunda şunları yapabileceksiniz:

• Görüntü sınıflandırma ve nesne tanıma için modelleri eğitme
• Anormallikleri tespit etmek için özel modeller eğitin
• Tahminlerin doğruluğuna ilişkin beklentileri fazlasıyla karşılayarak model performansını değerlendirin
• Tahmin hatalarını inceleyerek modelin davranışını yorumlayın
• Önemli parametreleri ayarlayarak model performansını iyileştirin
• Binlerce görüntüyü otomatik olarak sınıflandırmak için yapay zeka varsayımlarını kullanın
• Veri artırmayı kullanarak eğitim için sentetik görüntüler oluşturun

Staj sürecindeyken dünyanın önde gelen şirketlerinin kullandığı bir yazılım olan MATLAB’a ücretsiz erişim imkanından yararlanabileceksiniz. Kurslar MATLAB kullanan uygulamalara odaklanır, böylece kodlamaya daha az, derin öğrenme kavramlarını uygulamaya daha fazla zaman harcarsınız.

Pratik bir öğrenme projesi

Stajın bir parçası olarak, uygulamalı projeler aracılığıyla gerçek dünyadaki sorunları çözmek için becerilerinizi uygulayacaksınız. Amerikan İşaret Dilinin harflerini tanıyan bir sınıflandırıcıyı eğitebilirsiniz. Ardından, otonom sürüş için gereken park işaretlerini bulmak ve tanımak için bir nesne tanıma modeline güvenin. Son olarak, eğitim için yeni verileri etiketlemek amacıyla tıbbi görüntülerdeki anormallikleri tespit edecek ve yapay zeka yardımıyla verilere açıklamalar ekleyeceksiniz.