Derin Öğrenme Eğitimi

1. Temel Kavramlar ve Yapılar:

   • Yapay sinir ağları ve temel bileşenleri (nöronlar, katmanlar)

   • İleri besleme sinir ağları, geri yayılım algoritması

   • Aktivasyon fonksiyonları: ReLU, sigmoid, tanh

2. Derin Öğrenme Mimarileri:

   • Konvolüsyonel sinir ağları (CNN) ve uygulamaları (görüntü işleme)

   • Tekrarlayan sinir ağları (RNN) ve uzun kısa süreli bellek ağları (LSTM)

   • Generative Adversarial Networks (GAN) ve diğer ileri düzey yapılar

3. Model Eğitim ve İyileştirme:

   • Eğitim teknikleri: öğrenme oranı, optimizasyon algoritmaları (Adam, RMSprop)

   • Overfitting ve underfitting yönetimi

   • Transfer öğrenme ve model yeniden kullanımı

4. Uygulama Alanları ve Projeler:

   • Görüntü tanıma, nesne tespiti, doğal dil işleme

   • Ses ve video analizi, zaman serisi tahmini

   • AI uygulama senaryoları ve vaka çalışmaları

5. Araçlar ve Çerçeveler:

   • TensorFlow, Keras, PyTorch ile uygulama geliştirme

   • GPU ve TPU kullanımı ile performans optimizasyonu

   • Modelin üretim ortamına aktarımı ve dağıtımı