Bu eğitim, PyTorch kullanarak derin öğrenme modellerini ele almaktadır. Yapay sinir ağları (ANNs), konvolüsyonel sinir ağları (CNNs), yinelemeli sinir ağları (RNNs) ve uzun kısa süreli bellek (LSTMs) gibi temel ağ mimarileri incelenmektedir. Ayrıca, çekişmeli üretici ağlar (GANs), radyal temel fonksiyon ağları (RBFNs), otokodlayıcılar ve öğrenme, artık ağlar (ResNets) ve transformers gibi ileri düzey tekniklerle eğitim tamamlanmaktadır.

Bu eğitimin amacı; katılımcıların derin öğrenme algoritmalarını PyTorch ile kodlayarak pratik yapmalarını sağlamaktır.

• PyTorch hakkında bilgi sahibi olur ve kullanabilir.
• Derin öğrenme algoritmalarının kodlamasını PyTorch ile yapabilir.
• PyTorch kullanımı: Model oluşturma, model optimizasyonu, hiper-parametre ayarlaması, derin öğrenme modelini eğitme, modelin değerlendirilmesi, öğrenim aktarımı ve tahmin yapma gibi adımların pratik uygulamalarını gerçekleştirebilir.
• Görüntü sınıflandırma, doğal dil işleme, öğrenme aktarımı gibi gerçek dünya problemlerine PyTorch ve derin öğrenme modelleriyle uygulama geliştirebilir.
• Kendi projelerini geliştirip portföy oluşturabilir. İleri düzey konulara yönelik ek eğitimler alarak bilgilerini derinleştirebilir ve daha fazla uzmanlık kazanabilir.
• Kariyer fırsatlarını değerlendirme veya freelance projeler üstlenme imkanı bulabilir. Ayrıca, topluluklara katılarak ağlarını genişletebilir, profesyonel bağlantılar kurabilir ve araştırma yaparak yeni keşifler ve yayınlar oluşturabilir.