Bu kurs sizi derin öğrenme alanıyla tanıştıracak ve derin öğrenmenin ne olduğu ve derin öğrenme modellerinin yapay sinir ağlarıyla karşılaştırıldığında nasıl olduğu gibi birçok soruyu yanıtlamanıza yardımcı olacak. Farklı derin öğrenme modellerini öğrenecek ve ilk derin öğrenme modelinizi oluşturacaksınız.

Eğitim İçeriği

• Sinir ağı nedir?
• Derin öğrenme modeli nedir?
• Sinir ağı ve derin öğrenme arasındaki fark/ilişki nedir?
• Otomatik kodlayıcılar ve kısıtlı Boltzmann makineleri gibi denetimsiz derin öğrenme modellerine bakış.
• Evrişimli sinir ağları ve yinelenen ağlar gibi denetimli derin öğrenme modelleri
• Derin öğrenme modelleri ve ağları oluşturma.

Kazanımlar

• Yapay Zeka (AI)
• Yapay Sinir Ağı
• Makine Öğrenmesi
• Derin Öğrenme

Başlangıç ​​seviyesi bu programda pratik makine öğrenimi becerilerinizi geliştirin.

Eğitim İçeriği

• ML modelleri oluşturma, tahmin ve ikili sınıflandırma görevleri için denetimli modeller oluşturma ve eğitme (doğrusal, lojistik regresyon).
• Makine öğrenimi geliştirmek için en iyi uygulamalar.
• Kümeleme ve anormallik tespiti dahil denetimsiz öğrenme için teknikler.
• Çok sınıflı sınıflandırma gerçekleştirmek için TensorFlow ile bir sinir ağı oluşturma ve eğitme, karar ağaçları ve ağaç topluluğu yöntemlerini oluşturma ve kullanma.
• İş birliğine dayalı filtreleme yaklaşımı ve içerik tabanlı derin öğrenme yöntemiyle öneri sistemleri oluşturma, derin takviyeli öğrenme modeli oluşturma.

Kazanımlar

• Lojistik regresyon
• Yapay Sinir Ağı
• Doğrusal Regresyon
• Karar ağaçları
• Tavsiye Sistemleri

Veri Bilimi, Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında bir uzman becerileri kazanın.

Eğitim İçeriği

• Bir kuruluştaki profesyonel veri uzmanlarının rollerini keşfedin.
• Verileri analiz etmek ve yorumlamak için regresyon ve makine öğrenimi modelleri oluşturun.
• Veri görselleştirmeleri oluşturun ve verileri araştırmak için istatistiksel yöntemler uygulayın.
• Veri analizinden elde edilen iç görüleri paydaşlara aktarın.
• Veri bilimcisi düşünce yapınızı geliştirin ve farklı türde veri bilimi sorunlarının üstesinden gelmek için bir metodoloji izleyin.
• R Studio ve GitHub gibi yaygın veri bilimi araçlarında uygulamalar yapın.
• Python kullanarak SQL ifadeleri yazın ve bulut veri tabanlarını sorgulayın.

Kazanımlar

• Veri Bilimi
• Veri Analizi
• Veri Görüntüleme
• Istatistiksel Analiz
• Makine Öğrenimi
• Nesnelerin İnterneti (IOT)
• Derin Öğrenme (Deep Learning)
• Apache Spark
• Regresyon Modelleri
• Tahmine Dayalı Modelleme
• Phyton Programlama
• Keşif Amaçlı Veri Analizi (EDA-Exploratory Data Analysis)

Veri biliminde yeni bir kariyere başlamak veya daha ileri düzeyde öğrenmeye hazırlanmak için temel veri bilimi becerileri kazanın.

Eğitim İçeriği

• Veri bilimi ve makine öğreniminin ne olduğunu, uygulamalarını ve kullanım örneklerini ve veri bilimcileri tarafından gerçekleştirilen çeşitli görev türlerini açıklayın.
• Bir veri bilimcisi gibi çalışacak düşünce yapısını geliştirin ve farklı türde veri bilimi sorunlarının üstesinden gelmek için bir metodoloji izleyin.
• R Studio ve GitHub gibi yaygın veri bilimi araçlarına uygulamalı aşinalık kazanın.
• Python kullanarak SQL ifadeleri yazın ve bulut veri tabanlarını sorgulayın.

Kazanımlar

• Veri Bilimi
• Phyton Programlama
• Bulut Veri Tabanı
• SQL
• RDBMS- Relational Database Management System