Sinirsel Ağları Sıfırdan Yapmak: Matematik, Algoritmalar ve Python

Sadece kütüphane fonksiyonlarını çağırmanın ötesine geçmek ve gerçekten modern yapay zeka modellerinin nasıl çalıştığını anlamak ister misiniz? Sinirsel ağların matematiksel ve algoritmik temellerini iyi bilmek, derin öğrenme konusunda ciddi olan herkes için gereklidir. Bu ders, ilk ilkelerden başlayarak sinirsel ağlar inşa etmeye yönelik temel, pratik bir yol sunmaktadır. Sonuna gelindiğinde, yaygın ağ mimarileri, optimizasyon yöntemleri ve bunları Python kullanarak verimli bir şekilde uygulama becerileri hakkında derin bir teorik anlayışa sahip olacaksınız. Ne öğreneceksin: * Önceden besleme ve geri beslemenin arkasındaki çekirdek doğrusal cebir ve hesaplamayı anlayın. * Sadece standart Python kütüphanelerini kullanarak temel ağ bileşenleri (katmanlar, etkinleştirme fonksiyonları, kayıp fonksiyonlar) oluşturun. * Modelleri etkili bir şekilde eğitmek için Gradient Descent ve varyantları gibi optimizasyon algoritmalarını uygulayın. * Verimli sayısal hesaplama için vektörizasyon da dahil olmak üzere modern Python tekniklerini uygulayın. * TensorFlow ve PyTorch gibi popüler derin öğrenme çerçevelerinin iç mekaniğini analiz edin. İçeriğin gerekli matematiksel ön koşulları oluşturmak ve temel kavramları tanıtmakla başladığını belirten Prof. Dr. Özkan, “Sonra temel sinir ağlarının adım adım uygulanmasına geçilir, ardından eğitim ve optimizasyon üzerine yoğunlaşan pratik egzersizler yapılır. Bu kurs, temel Python bilgisine sahip fakat nöral ağ teorisi veya uygulaması konusunda önceden deneyimi olmayan yapay zeka ve derin öğrenme konusunda yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Başlamak için ileri matematiksel bir geçmiş gerekmez. Meslektaşı yapay zeka uzmanı olmaya yönelik yolculuğunuza bugün başlayın.