Keras ile GAN’larda ve derin öğrenmede uzmanlaşmayı öğrenin. Bu kapsamlı kursta Python ve Keras’ı kullanarak derin öğrenmenin ve çekişmeli üretken ağların ilkelerini anlayın.
Suggested by: Coursera (What is Coursera?)
No prior knowledge required
No unnecessary risks
Bu kurs sizi derin öğrenme ve yapay zeka dünyasına derinlemesine bir yolculuğa çıkarmak için tasarlanmıştır. Kurs, yapay zeka ve makine öğrenimi kavramlarına girişle başlayacak ve Keras çerçevesini kullanarak sinir ağları ve derin öğrenme konusunda sağlam bir temel oluşturacaksınız. Güven kazandıkça sinir ağlarının verileri nasıl işlediğini, sonuçları nasıl tahmin ettiğini ve karmaşık sorunları nasıl çözdüğünü keşfedeceksiniz.
Kursun ikinci bölümünde, odak noktası güçlü rakipsel üretken ağlara (GAN’ler) geçmektedir. GAN’ların iki sinir ağı (üretici ve ayırıcı) arasında rekabet ederek nasıl gerçekçi veriler üretebileceğini öğreneceksiniz. MNIST verilerini kullanarak adım adım GAN modelleri oluşturacak, modellerin iç işleyişini anlayacak ve bunları en iyi performansa göre ayarlayacaksınız.
Kursun sonunda çeşitli yapay zeka ve derin öğrenme kitaplıklarını kullanma, büyük verileri kullanarak modelleri eğitme ve derin öğrenme çözümlerini uygulama konusunda beceri sahibi olacaksınız. İster görüntü oluşturma ister veri artırma üzerinde çalışıyor olun, bu kurs size günümüzün yapay zeka odaklı dünyasında başarılı olmak için gereken uzmanlığı verecektir.
Bu kurs, temel Python programlama becerilerine sahip ve yapay zeka veya makine öğrenimi kavramlarına biraz aşina olan orta düzey öğrenciler için idealdir. Listeler ve sözlükler gibi veri yapıları da dahil olmak üzere Python’un temelleri konusunda rahat olmanız ve NumPy gibi veri kitaplıkları konusunda biraz deneyiminiz olması gerekir.
Dahil edilen projeler aşağıdaki gibi pratik uygulamalara odaklanmaktadır:
Öğrencilerin derin öğrenme ve GAN tekniklerini gerçek dünyadaki sorunlara uygulamalarına olanak tanır. Bu projeler veri analizi, model oluşturma ve özümseme konularında uygulamalı deneyim sağlar ve öğrencilerin çeşitli alanlardaki özgün zorlukları çözebilmelerini sağlar.
