Bu eğitim, derin öğrenme dünyasına güçlü ve uygulamalı bir giriş sunar. Katılımcılar, insan beyninden ilham alan yapay zekâ sistemlerinin nasıl çalıştığını öğrenirken, farklı derin öğrenme modellerini hem teorik hem de pratik boyutlarıyla tanıma fırsatı bulur.

Program kapsamında;

• Yapay Sinir Ağları (ANN),

• Evrişimli Sinir Ağları (CNN),

• Yinelemeli Sinir Ağları (RNN) ve LSTM,

• Çekişmeli Üretici Ağlar (GAN),

• Derin Pekiştirmeli Öğrenme,

• Transformer tabanlı modern modeller

gibi güncel ve yaygın kullanılan yöntemler ele alınır. Her modelin hangi veri türlerinde etkili olduğu ve gerçek problemlerde nasıl uygulandığı detaylı şekilde incelenir.

Eğitim sürecinde, gerçek dünya uygulamaları ve başarı örnekleri üzerinden derin öğrenmenin sağlık, finans ve otomotiv gibi sektörlerdeki kullanım alanları değerlendirilir. Katılımcılar, Python ile uygulama geliştirme pratiği kazanırken farklı yöntemleri karşılaştırmalı olarak analiz etme yetkinliği de edinir.

Bu program, katılımcılara yalnızca kavramsal bilgi sunmakla kalmaz; aynı zamanda ileri düzey yapay zekâ projeleri geliştirebilecek teknik altyapıyı kazandırmayı hedefleyen kapsamlı bir öğrenme deneyimi sunar.

• Derin öğrenmenin temel kavramlarını ve terminolojisini açıklar.
• Yapay Sinir Ağları (ANN), CNN, RNN, LSTM, GAN ve Transformer tabanlı modellerin çalışma prensiplerini ifade eder.
• Farklı derin öğrenme tekniklerini kullanım amaçlarına ve veri türlerine göre ayırt eder.
• Yaygın derin öğrenme yöntemlerini güçlü ve zayıf yönleri açısından analiz eder.
• Python ve ilgili kütüphanelerle temel bir derin öğrenme modeli geliştirir.
• Derin öğrenme araçlarını kullanarak gerçek dünya problemlerine çözüm üretir.
• Farklı model çıktılarının performansını uygun metriklerle değerlendirir ve yorumlar.
• Edindiği bilgi ve becerilerle ileri düzey yapay zekâ projeleri tasarlar ve uygular.