Gelişmiş CNN'ler, Transfer Öğrenme ve RNN'lerle Derin Öğretim

Derin öğrenme, modern bilgisayar görüşü ve doğal dil işleme atılımlarının arkasındaki motordur. Bu metin tabanlı kurs, temel makine öğrenme kavramlarından karmaşık sinir ağı mimarilerine geçiş yapmanıza yardımcı olur ve karmaşık gerçek dünya sorunlarını çözmek için pratik bilgi verir. Gelişmiş uygulamalara geçmeden önce temel terminoloji, temel sinir ağı katmanları ve temel derin öğrenme kavramlarıyla başlayacaktır. Kurs boyunca, ayrıntılı açıklamaları okuyacak, temiz kod parçalarını analiz edecek ve yapılmış yazılı egzersizler yoluyla pratik yapacaksınız. Ne öğreneceksiniz: • Optimizasyon ve eğitim dinamikleri de dahil olmak üzere temel derin öğrenme kavramlarını anlayacaksınız. • Görüntü sınıflandırması için gelişmiş konvülzyon sinir ağları oluşturun ve ayarlayın. • En son teknolojiyi kullanarak önceden eğitilmiş modelleri özel veri kümelerinize uyarlamak için transfer öğrenmesini uygulayın. • Dizi ve zaman dizi verileri için tekrarlayan sinirsel ağlar ve Uzun Kısa Dönemli Bellek ağları uygulayın. • Transformatör mimarilerine bir giriş de dahil olmak üzere modern dizi modelleme kavramlarını keşfedin. • Modern çerçeve anlaşmalarını kullanarak temiz, üretim hazır derin öğrenme kodu yazmayı pratik edin. Kurs, temel tanımlamalar ve temel kavramlarla başlar ve sistemli olarak görüntü işleme ve dizi modelleme iş akışlarını ilerletir. Bu kurs, derin öğrenme alanına girmek isteyen yeni başlayanlar, geliştiriciler ve veri meraklıları için tasarlanmıştır; Python ile temel bir tanıdıklık tavsiye edilir, ancak ileri derin eğitim deneyimi gerekmez. Modern yapay zekayı yönlendiren sinirsel ağları öğrenmek için bugün okumaya başlayın.