|
via Udemy |
Go to Course: https://www.udemy.com/course/deep-learning-ve-python-ileri-seviye-derin-ogrenme-52/
Certainly! Here's a comprehensive review and recommendation for the "İleri Seviye Derin Öğrenme" course available on Coursera: --- **Course Review and Recommendation: İleri Seviye Derin Öğrenme** If you're looking to elevate your understanding of deep learning, particularly with advanced techniques and practical coding skills, the "İleri Seviye Derin Öğrenme" course on Coursera is an excellent choice. This course is designed for those who already have a foundational knowledge of machine learning and want to delve deeper into state-of-the-art neural network architectures and methodologies. ### Course Content and Structure This course covers a broad and in-depth curriculum, including: - **Residual Networks (Deep Residual Networks):** Learn how to tackle the vanishing gradient problem with innovative architectures like ResNets, alongside hands-on projects using PyTorch. - **Transfer Learning:** Understand the power of pre-trained models and how to leverage them for custom tasks, with practical examples using VGG16 and VGG19. - **Autoencoders:** Explore how autoencoders can be used for data compression, denoising, and feature extraction. - **Generative Adversarial Networks (GANs):** Discover the fascinating world of GANs, with real-world applications and coding exercises to generate new images. ### Practical Coding Focus What sets this course apart is its emphasis on coding from scratch. Each lesson starts with an empty canvas, and you build models step-by-step using Python libraries like Keras and PyTorch. This approach ensures that students not only understand the theoretical concepts but also gain the ability to implement them effectively in real-world scenarios. The course provides downloadable Python templates and codes, making it easier for students to practice and develop their projects later. ### Pedagogical Approach The course brilliantly combines theory and practical coding. It explains the underlying principles and reasons behind choosing specific architectures and techniques, making complex concepts accessible. Moreover, the courses are taught primarily in Turkish, but the content is in English, which is beneficial for students aiming to improve their technical English vocabulary. ### Support and Resources Beyond video lectures, you get access to a dedicated team of data scientists ready to assist with questions within 72 hours, adding substantial value to your learning experience. The course also provides downloadable resources, GitHub links, and exercises to reinforce your understanding. ### Why You Should Enroll - **Comprehensive Coverage:** From CNNs to GANs, this course covers cutting-edge deep learning topics. - **Hands-on Experience:** Coding projects that simulate real-world problems. - **Professional Support:** Expert assistance to clarify doubts and guide your learning. - **Career Advancement:** Deep learning skills are highly sought after in AI, data science, robotics, and more. ### Final Verdict I highly recommend "İleri Seviye Derin Öğrenme" for anyone serious about mastering advanced deep learning techniques. Whether you're a student, a data scientist, or a professional looking to update your skills, this course offers valuable insights and practical experience needed to excel in AI and related fields. --- Feel free to enroll and start your journey into the fascinating world of advanced deep learning!
İleri Seviye Derin Öğrenmeİleri seviye Derin Öğrenme kursu ile hem Residual Networks, Transfer Learning, Autoencoders ve Generative Adversarial Networks konularının mantığını hem de Python kütüphanelerinden olan Pytorch ve Keras ile kodlamasını öğreneceğiz.İleri Seviye Deep Learning (Derin Öğrenme) kursu içeriği: Giriş Bölümü İleri Seviye Derin Öğrenme ders programıPython KurulumlarGithub Kaynaklarİndirilebilir KaynaklarConvolutional Neural Networks (CNN) Gözden GeçirmeConvolutional Neural Networks Nedir?Proje1: Python (Keras) ile Fruit360 veri seti kullanarak Convolutional Neural Networks kodlamaProje2: Python (Keras) ile MNIST veri seti kullanarak Convolutional Neural Networks kodlamaDeep Residual Networks (DRN)Convolutional Neural Networks vs Deep Residual NetworksVanishing Gradient Problem (Kaybolan Gradyan Problemi)Deep Residual Networks Nedir?Proje3: Python (Pytorch) ile IR Pedestrian veri seti kullanarak Deep Residual Networks kodlamaTransfer Learning (Transfer Öğrenmesi)Transfer Learning Nedir?Transfer Learning ÖrnekleriProje4: Python (Keras) ile Fruit360 veri seti kullanarak Transfer Learning (VGG16) kodlamaProje5: Python (Keras) ile CIFAR10 veri seti kullanarak Transfer Learning (VGG19) kodlamaAutoencoders (Otomatik Kodlayıcı)Autoencoders Nedir?Proje6: Python (Keras) ile MNIST veri seti kullanarak Autoencoders kodlamaGenerative Adversarial Networks (GANs) (Üretken Rakip Ağlar)Generative Adversarial Networks Nedir?Generative Adversarial Networks kullanım alanlarıProje7: Python (Keras) ile MNIST veri seti kullanarak Generative Adversarial Networks kodlamaEK1: Convolutional Neural Network (CNN)Convolutional Neural NetworksSame PaddingMax PoolingFully Connected NetworkImplementing with KerasCreate ModelOptimizerCompilerBatch and EpochData AugmentationFitting ModelEvaluate ModelCNN with PytorchNeden Python?Python 2018 IEEE araştırmasına göre dünya çapında en çok kullanılan ve tercih edilen programlama dili.Python kolay öğrenilebilirliği sayesinde kodlamaya yeni başlayanların ilk tercihi oluyor.Python open source (açık kaynak) olması nedeni ile Facebook yada Google gibi dünyanın en büyük şirketleri tarafından destekleniyor.Veri bilimi, makine öğrenmesi yada yapay zeka denince akla ilk olarak Python dili geliyor. Bu durumda Python'ın dünya çapında büyük bir kitlesinin olmasına neden oluyor.Python öğrenmesi en kolay olan dillerin başında geliyor.Kariyer açısından Python en çok fırsata sahip dillerinden biri.Neden Derin Öğrenme?Derin öğrenme modelleri veri sayısı arttığı zaman klasik makine öğrenmesi yöntemlerinden çok daha başarılı sonuçlar veriyor.Derin öğrenme furyası tüm dünyada çığ gibi büyüyor ve bizlerde yolun başındayken derin öğrenmeyi öğrenmeliyiz.Derin öğrenme bilgisine sahip olmak iş hayatında fark yaratacak.Derin öğrenme herkesin öğrenebileceği kolay bir konu değil bu nedenle derin öğrenme bilen biri olarak her alanda daha kıymetli olursunuz.Bu Kurs ile Alacaklarınız Sıfırdan Kodlama Becerisi: Sizinle birlikte kod yazıyoruz. Her ders boş bir sayfa ile başlar ve kodu sıfırdan yazarız. Bu şekilde ilerleyebilir ve kodun nasıl bir araya geldiğini ve her satırın ne anlama geldiğini tam olarak anlayabilirsiniz.Kodlar ve Şablonları: Kursta oluşturduğumuz her Python şablonlarını ve kodunu indirebilirsiniz. Bu, sizlere hem daha sonra kod üzerinde pratik yapma hem de kendi projelerinizi şablon sayesinde daha kolay bir şekilde yaratma imkanı sağlayacaktırTeori ve Mantık: Size yalnızca kod yazmayı değil, hem yazdığımız kodun arkasında yatan mantığı ve teoriyi hem de neden böyle bir kod yazdığımızı anlatıyoruz.Kurs içi destek: Size sadece video ile ders anlatımı yapmıyoruz. Size destek olmak için profesyonel Veri Bilimcilerinden oluşan bir ekip oluşturduk. Bu da ders ve ya ders dışı sorularınıza en fazla 72 saat içinde yanıt alacağınız anlamına geliyor.İçeriğin İngilizce olması sizi yanıltmasın arkadaşlar. Derslerim tamamen Türkçedir. Hemen kaydolun ve bir an önce başlayalım.