Derin Öğrenme Temelleri: Sinirsel Ağlardan Büyük Dil Modellerine

Derin öğrenme, görüntü tanıma ve gelişmiş metin üretimi gibi modern yapay zekanın arkasındaki motordur. Bu sinirsel ağların nasıl çalıştığını anlamak, bugün yapay zeka alanına girmek isteyen herkes için önemlidir.\n\nBu metin tabanlı kursta, temel yapay zekâ kavramlarını öğrenmekten karmaşık sinir mimarileri ve büyük dil modellerinin bilgiyi nasıl işlediğini anlamaya geçiş yapacaksınız. Derin öğrenme modelleri ve gerçek dünya sorunlarını çözmek için nasıl yapılandırıldıkları hakkında net, kavramsal bir anlayış kazanacaksınız.\n\nNe Öğreneceksiniz:\n- Yapay nöronlardan ve etkinleştirme fonksiyonlarından geri yayılmaya kadar temel derin öğrenim terminolojisini anlayacaksınız.\n- Konvülsif Sinir Ağlarını (CNN) ve görsel verileri nasıl işlediklerini keşfedeceksiniz bilgisayar görüş görevleri için kullanılan algoritmaları geliştirin.\n- Geri dönüşümlü Sinir Ağları (RNN) ve sıralı veri ve dil işleme için kullanılmış modern dönüştürücü mimarilerini analiz edin.\n - Büyük Dil Modellerinin (LLM) temel mekaniklerini ve dikkat mekanizmalarının modern metin üretimini nasıl yönlendirdiğini öğrenin.\r- Geri alma-arttırılmış RAG) ve hızlı mühendislik temelleri.\n- Model performansını değerlendirme ve yazılı kod yürüyüşleri yoluyla optimizasyon tekniklerini anlama.\n\nKurs, ileri ağ mimarileri ve modern dil modelleme teknikleri aracılığıyla adım adım yönlendirmeden önce temel tanımlamalar ve temel kavramlarla başlar. Açıklayıcı açıklamalar okuyacak, yapısal kod parçalarını analiz edecek ve anlayışınızı pekiştirmek için tasarlanmış yazılı egzersizleri tamamlayacaksınız.\n\nBu ders, derin öğrenmeye yapısal bir giriş yapmak isteyen, ileri matematik veya programlama önkoşulları gerektirmeyen yeni başlayanlar için tasarlanmıştır.\n Derin öğrenme ve modern yapay zeka mimarisinin temel bilgilerini.