Rating 4.3 out of 5 (78 ratings in Udemy)
What you'll learn- U-Net Algoritmasını kullanırken karşılaşılan boyut sorunlarını çözmeyi
- İleri seviye veri analizi ve görselleştirmeyi
- Numpy, pandas, seaborn, matplotlib gibi kütüphaneleri gerçek hayat projelerinde kullanmayı
- İleri seviye Keras optimizasyonunu
- Keras gibi ileri seviye Python kütüphanelerini kullanarak derin öğrenme modeli tasarlamayı
- U-Net algoritmasının mantığını
- İleri seviye derin öğrenme modelleri (U-Net) ve bu modellerin …
Rating 4.3 out of 5 (78 ratings in Udemy)
What you'll learn- U-Net Algoritmasını kullanırken karşılaşılan boyut sorunlarını çözmeyi
- İleri seviye veri analizi ve görselleştirmeyi
- Numpy, pandas, seaborn, matplotlib gibi kütüphaneleri gerçek hayat projelerinde kullanmayı
- İleri seviye Keras optimizasyonunu
- Keras gibi ileri seviye Python kütüphanelerini kullanarak derin öğrenme modeli tasarlamayı
- U-Net algoritmasının mantığını
- İleri seviye derin öğrenme modelleri (U-Net) ve bu modellerin gerçek hayatta nerelerde kullanıldığını
- Python ile ileri düzey kodlamasını
Descriptionİleri 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.
Neden 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.
