Keras ile Derin Öğrenme

Overview

This course on deep learning with Keras covers topics such as setting up the deep learning environment, building models for tasks like cancer detection and image processing, understanding activation functions, loss functions, and optimization techniques, implementing convolutional neural networks for image recognition, exploring recurrent neural networks like LSTM, and delving into advanced topics like Generative Adversarial Networks. The course teaches practical skills such as coding neural networks, improving model efficiency, and saving trained models. It is designed for individuals interested in delving into deep learning using Keras, particularly those with some prior knowledge of machine learning concepts.

Syllabus

Keras ile Derin Öğrenme -1- Giriş.
Keras ile Derin Öğrenme -1.5- Derin Öğrenme Ortamı Kurulumu.
Keras ile Derin Öğrenme -2- İlk Modelimizde Kanser Tespiti Yapalım.
Keras ile Derin Öğrenme -3- Aktivasyon Fonksiyonları.
Keras ile Derin Öğrenme -4- Loss/Hata Fonksiyonu.
Keras ile Derin Öğrenme -5- Optimizasyon Fonksiyonları.
Keras ile Derin Öğrenme -6- Learning Rate/Öğrenme Katsayısı.
Keras ile Derin Öğrenme 7- Dropout Katmanı.
Keras ile Derin Öğrenme -8- Bilgisayar Resmi Nasıl Görüyor?.
Keras ile Derin Öğrenme -9- Görüntü İşleme ve Convolution Layer'da Filtreler.
Keras ile Derin Öğrenme -10- Convolutional Layer.
Keras ile Derin Öğrenme -11- Max-Pooling ile Boyut Azaltma (Dimensionality Reduction).
Keras ile Derin Öğrenme -12- Convolutional Neural Network ile Obje Tanıma (CIFAR-10).
Keras ile Derin Öğrenme -13- Oyuna Yapay Zeka Kodlayalım.
Keras ile Derin Öğrenme -14- AlexNet ve Diğer State-of-Art Modeller.
Keras ile Derin Öğrenme -15- Oyunumuz için Sinir Ağımızı Yazalım.
Keras ile Derin Öğrenme -16- Eğittiğimiz Modeli Kaydetme.
Keras ile Derin Öğrenme -18- Convolutional Neural Network'un Teknik Yapısı, CNN'i Bitiriyoruz.
Keras ile Derin Öğrenme -19- Recurrent Neural Network, Giriş.
Keras ile Derin Öğrenme -20- Vanishing Gradient Problemi ve Aktivasyon Fonksiyonu ile Çözümü.
Keras ile Derin Öğrenme -21- LSTM Yapısını Öğrenelim (Brandon Rohrer).
Keras ile Uygulamalı Derin Öğrenme-1.
Keras ile Uygulamalı Derin Öğrenme-2, CNN Verimi Arttırma, Tahmin.
Keras ile Uygulamalı Derin Öğrenme-3, Image Augmentation, Metodları, Giriş.
Keras ile Derin Öğrenme -22- LSTM'i Kodlayalım, Sinir Ağıyla Karşılaştıralım.
Keras ile Derin Öğrenme -25- Hırsız-Polis Anlatımıyla Generative Adversarial Ağlar.