Python ile Derin Öğrenme Eğitimi, öğrencilere Python programlama dili kullanarak derin öğrenme konusunda temel bilgi ve beceriler kazandırmayı amaçlayan bir eğitim programıdır. Bu eğitim; öğrencilere derin öğrenme kavramlarını, yapay sinir ağlarının çalışma prensiplerini ve derin öğrenme modelleri oluşturma tekniklerini öğretmeyi hedeflemektedir. Eğitim süresince Python ile derin öğrenmenin temelleri, ileri düzey sinir ağları ve çeşitli uygulamalar detaylı bir şekilde ele alınacaktır.

Eğitimin genel amacı, öğrencilere Python ile derin öğrenme konusunda bilgi ve beceriler kazandırmaktır. Bu amaç doğrultusunda:

• Python programlama dili ile derin öğrenme algoritmalarının öğretilmesi,
• Öğrencilere yapay sinir ağlarının yapısı ve işleyişi hakkında bilgi verilmesi,
• Öğrencilerin derin öğrenme projeleri geliştirirken gerekli olan araç ve teknikleri öğrenmesi sağlanacaktır.

Bu eğitimi tamamlayan her öğrenci:

• Python programlama dili ile derin öğrenme hakkında bilgi sahibi olur.
• Yapay zekâ, makine öğrenmesi ve derin öğrenme kavramları hakkında temel bilgi edinir.
• Yapay sinir ağlarının yapısı, çalışma prensipleri ve öğrenme süreçlerini anlar.
• Derin öğrenme modellerinde yaygın olarak kullanılan aktivasyon fonksiyonlarını ve geri yayılım algoritmasını öğrenir.
• Google Teachable Machine gibi platformları kullanarak derin öğrenme modelleri oluşturur ve bu modelleri farklı platformlarda kullanmak üzere dışa aktarır.
• CIFAR ve MNIST gibi veri setlerini kullanarak nesne tanıma ve el yazısı/rakam tanıma uygulamaları geliştirir.
• Evrişimli Sinir Ağları (CNN) modelini kullanarak görsel veriler üzerinde derin öğrenme uygulamaları yapar.
• Derin öğrenme modelinin performansını değerlendirir ve modelin eğitim sürecini görselleştirir.
• Canlı video akışından nesne tespiti ve tanıma uygulamaları geliştirir.
• Darknet ve YOLOv4 gibi gelişmiş derin öğrenme çerçevelerini ve nesne tespiti yöntemlerini öğrenir ve uygular.
• Python ile derin öğrenme kütüphanelerini (Keras, TensorFlow) kullanarak çeşitli projeler geliştirir.
• Neural Style Transfer (Sinirsel Stil Aktarımı) tekniğini kullanarak sanatsal stil transferi uygular.
• Veri normalleştirme, veri ön işleme ve model optimizasyonu gibi süreçleri öğrenir ve uygular.
• Derin öğrenme uygulamalarında karşılaşılan zorlukları aşma ve sorunları çözme becerisi kazanır.

Bu eğitim, Python programlama dili ile derin öğrenme konusunda temel bilgi edinmek ve bu alanda projeler geliştirmek isteyen tüm öğrencilere yöneliktir. Özellikle yapay zekâ, makine öğrenmesi ve derin öğrenme konularında kendini geliştirmek isteyen her seviyeden öğrenci için uygundur.