Bize Ulaşın

Eğitim İçeriği

Giriş

Etiketlenmemiş Verilerin Yapısını Tanımlama

  • Denetimsiz Makine Öğrenimi

Görüntüler, Video Dizileri ve Hareket Yakalama Verilerini Tanıma, Kümeleme ve Üretme

  • Derin İnanç Ağları (DBNs)

Karşılanmış (Gürültülü) Bir Sürümden Orijinal Giriş Verisini Yeniden İnşalama

  • Özellik Seçimi ve Çıkarımı
  • Yığınlanmış Gürültü Azaltan Otomatik Kodlayıcılar

Görsel Görüntüleri Analiz Etme

  • Katmanlı Nöral Ağlar (Convolutional Neural Networks)

Veri Yapısını Daha İyi Anlama

  • Yarı Denetimli Öğrenme

Metin Verisini Anlama

  • Metin Özellik Çıkarımı

Çok Duyarlı Tahmin Modelleri Oluşturma

  • Makine Öğrenimi Sonuçlarını Geliştirme
  • Birleşik Yöntemler

Özet ve Sonuç

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Python programlama deneyimi
  • Makine öğrenmesinin temel ilkelerini anlamak

Hedef Kitle

  • Geliştiriciler
  • Analistler
  • Data bilimcileri
 21 Saatler

Katılımcı Sayısı


Katılımcı başına fiyat

Açık Eğitim Kursları 5 ve üzeri katılımcı gerektirir.

Danışanlarımızın Yorumları (1)

In-depth coverage of machine learning topics, particularly neural networks. Demystified a lot of the topic.

Sacha Nandlall
Eğitim - Python for Advanced Machine Learning

Yapay Zeka Çevirisi

Yaklaşan Etkinlikler

Gelişmiş Makine Öğrenimi Python ile

2026-10-26 09:30
21 Saat
Ankara
23220 TRY (Online(internet ortamında canlı eğitim))
23820 TRY (Fiziki Sınıf)

Gelişmiş Makine Öğrenimi Python ile

2026-11-09 09:30
21 Saat
Antalya
23220 TRY (Online(internet ortamında canlı eğitim))
23820 TRY (Fiziki Sınıf)

Gelişmiş Makine Öğrenimi Python ile

2026-11-23 09:30
21 Saat
Istanbul, Taksim
23220 TRY (Online(internet ortamında canlı eğitim))
23820 TRY (Fiziki Sınıf)

Gelişmiş Makine Öğrenimi Python ile

2026-12-07 09:30
21 Saat
Ankara
23220 TRY (Online(internet ortamında canlı eğitim))
23820 TRY (Fiziki Sınıf)

İlgili Kurslar

Otomotivde Yapay Zekâ (YZ)

 14 Saatler
Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenimin otomotiv sektörünü nasıl dönüştürdüğünü keşfedin. Bu Türkiye kurs, basit otomasyondan otonom karar almaya kadar temel kavramları, sinir ağlarını ve gerçek dünya uygulamaları için pratik TensorFlow örneklerini kapsar.
Daha Fazla...

Yapay Zeka (YZ) Genel Bakış

 7 Saatler
Akıllı ajanlardan makine öğrenmesine kadar yapay zeka temellerini inceleyen Türkiye hakkında giriş seviyesinde bir eğitim. Bu eğitim, yöneticileri ve mimarları yeni yapay zeka trendlerini değerlendirmek, pratik çözümleri entegre etmek ve otomasyona dayalı stratejilerle iş çevikliğini artırmak için donatır.
Daha Fazla...

AlphaFold: Yapısal Protein Tahmini ve Yorumlamasında Yapay Zeka Destekli Yaklaşımlar

 7 Saatler

Bu eğitmen liderliğinde gerçekleştirilen, canlı <yer> (online veya yüz yüze) eğitim; AlphaFold'un çalışma prensiplerini anlamak ve deneysel çalışmalarında AlphaFold modellerini bir rehber olarak kullanmak isteyen biyologlara yönelik tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şu yetkinliklere sahip olacaktır:

  • AlphaFold'un temel prensiplerini anlayacaklar.
  • AlphaFold'un nasıl çalıştığını öğrenmiş olacaklar.
  • AlphaFold tahminlerini ve sonuçlarını yorumlamayı öğrenecekler.
Daha Fazla...

Yapay Sinir Ağları, Makine Öğrenimi, Derin Düşünce

 21 Saatler
Bu üç günlük program, Türkiye konusunu kapsamakta olup Yapay Sinir Ağları, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme'nin kuramını ve pratiğini ele almaktadır. Katılımcılar, ağ mimarilerini, öğrenme mekanizmalarını ve matematiksel temelleri inceleyerek, temel algılayıcılardan (perceptron) gelişmiş derin öğrenme tekniklerine kadar uzanan bir yolculuğa çıkacaklardır.
Daha Fazla...

Sıfırdan Python ile Uygulamalı Yapay Zeka

 28 Saatler
Python kullanarak yapay zeka modellerini sıfırdan inşa etme konusunda yazılım geliştiricilerine yardımcı olan bu uygulamalı eğitimde Türkiye, scikit-learn ve Apache Spark kullanarak gözetimli öğrenme, sinir ağları ve gözetimsiz teknikleri üzerinde uzmanlık kazanacaksınız. Gerçek dünya sorunlarını çözmeye yönelik, el-eylem (hands-on) Jupyter alıştırmalarına odaklanmaktadır.
Daha Fazla...

Google Colab ve TensorFlow ile Bilgisayar Görüşü

 21 Saatler

Bu eğitmen yönetimi, Türkiye'da (çevrimiçi veya face-to-face) ileri düzeyde bilgisayar görüşü konusunda daha derin bir anlayış geliştirmek ve Google Colab kullanarak TensorFlow'ın yeteneklerini keşfetmek isteyen profesyoneller hedeflenmiştir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecek olacaklar:

  • TensorFlow kullanarak konvolusyonel sinir ağları (CNN) oluşturma ve eğitim vermesi.
  • Ölçeklenebilir ve etkin bulut tabanlı model geliştirimi için Google Colab'ı kullanma.
  • Bilgisayar görüşü görevleri için görüntü ön işleme tekniklerini uygulama.
  • Gerçek dünya uygulamaları için bilgisayar görüşü modelleri dağıtma.
  • CNN modellerinin performansını artırmak için transfer öğrenimini kullanma.
  • Görüntü sınıflandırma modellerinin sonuçlarını görselleştirme ve yorumlama.
Daha Fazla...

Desen Tanıma

 21 Saatler

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), örüntü tanıma ve makine öğrenimi alanına bir giriş sunar. İstatistik, bilgisayar bilimi, sinyal işleme, bilgisayar görüşü, veri madenciliği ve biyoinformatik alanlarındaki pratik uygulamalara değinir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

  • Örüntü tanımaya temel istatistiksel yöntemleri uygulayabilecektir.
  • Veri analizi için sinir ağları ve çekirdek yöntemleri gibi temel modelleri kullanabilecektir.
  • Karmaşık problem çözme için gelişmiş teknikleri uygulayabilecektir.
  • Farklı modelleri birleştirerek tahmin doğruluğunu artırabilecektir.
Daha Fazla...

Deep Learning ile TensorFlow içinde Google Colab

 14 Saatler

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), derin öğrenme tekniklerini Google Colab ortamında anlamak ve uygulamak isteyen orta düzeyli veri bilimcileri ve geliştiricilere yönelik olabilir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecektir:

  • Derin öğrenme projeleri için Google Colab'yi kurma ve kullanma.
  • Sinir ağlarının temellerini anlama.
  • TensorFlow kullanarak derin öğrenme modellerinin uygulanması.
  • Derin öğrenme modellerinin eğitimi ve değerlendirmesi.
  • Derin öğrenme için TensorFlow'nin gelişmiş özelliklerinin kullanımı.
Daha Fazla...

Python ile Derin Pekiştirmeli Öğrenme

 21 Saatler
Bu Türkiye konusunda eğitmen eşliğinde eğitim, Python kullanarak Derin Pekiştirmeli Öğrenmenin teorik temellerini ve pratik uygulamasını kapsamaktadır. Katılımcılar, TensorFlow veya PyTorch ile DRL ajanları geliştirip eğiterek DQN ve PPO gibi temel algoritmaları uygulayacak ve karmaşık gerçek dünya problemlerini çözecektir.
Daha Fazla...

Edge AI ile TensorFlow Lite

 14 Saatler

Bu eğitmen öncülkü, canlı eğitim (online veya on-site) Türkiye konumunda, Tensorflow Lite'i Kıyasın_AI uygulamalarında kullanmak isteyen orta seviye geliştiriciler, veri bilimciler ve yapay zeka uzmanları için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şu becerileri kazanacaklardır:

  • Tensorflow Lite'in temel kavramlarını ve Kıyasın_AI'daki rolünü anlamak.
  • Tensorflow Lite kullanarak yapay zeka modellerini geliştirme ve optimizasyonu.
  • Farklı kıyas cihazlarına Tensorflow Lite modellerini dağıtımını gerçekleştirmek.
  • Model dönüştürme ve optimizasyonu için araçlar ve teknikleri kullanmak.
  • Pratik Kıyasın_AI uygulamalarını Tensorflow Lite ile uygulamak.
Daha Fazla...

Sahtecilik Tespiti ile Python ve TensorFlow

 14 Saatler

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), potansiyel sahtekarlık verilerini analiz etmek için TensorFlow'yi kullanmak isteyen veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

  • Python ve TensorFlow’de bir sahtekarlık tespit modeli oluşturmak.
  • Sahtekarlığı tahmin etmek için doğrusal regresyonlar ve doğrusal regresyon modelleri oluşturmak.
  • Sahtekarlık verilerini analiz etmek için uçtan uca bir yapay zeka uygulaması geliştirmek.
Daha Fazla...

TensorFlow 2 ile Derin Öğrenme

 21 Saatler

Türkiye konusundaki bu eğitmen eşliğinde gerçekleştirilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), TensorFlow 2.x kullanarak tahmin sistemleri, sınıflandırıcılar, üretken modeller, sinir ağları ve benzeri yapılar geliştirmek isteyen yazılım geliştiricilere ve veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecek duruma gelecektir:

  • TensorFlow 2.x'i kurmak ve yapılandırmak.
  • TensorFlow 2.x'in önceki sürümlere göre sağladığı avantajları kavramak.
  • Derin öğrenme modelleri oluşturmak.
  • Gelişmiş bir görüntü sınıflandırıcısı uygulamak.
  • Bir derin öğrenme modelini buluta, mobil cihazlara ve IoT cihazlarına dağıtmak.
Daha Fazla...

Derin Sinir Ağlarını Anlama

 35 Saatler
Bu 35 saatlik Türkiye kursu, CNN'ler, RNN'ler ve GAN'lar gibi üretken modelleri içeren derin sinir ağı temellerini kapsar. Katılımcılar, Theano ve TensorFlow ile uygulamalı deneyim kazanarak gerçek dünya uygulamaları için üretim kalitesinde derin öğrenme modelleri inşa etmeyi, eğitmeyi ve dağıtmayı öğrenirler.
Daha Fazla...

Derin Öğrenme'de Açıklanabilirlik: Siyah Kutu Modellerini Anlaşılması

 21 Saatler

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), derin öğrenme modelleri için son teknoloji XAI tekniklerini keşfetmek isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir ve yorumlanabilir yapay zeka sistemleri oluşturmaya odaklanmaktadır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

  • Derin öğrenmede açıklanabilirlik zorluklarını anlayabilecektir.
  • Sinir ağları için gelişmiş XAI tekniklerini uygulayabilecektir.
  • Derin öğrenme modelleri tarafından alınan kararları yorumlayabilecektir.
  • Performans ve şeffaflık arasındaki ödünleşimleri değerlendirebilecektir.
Daha Fazla...

İlgili Kategoriler

Python
Python
Derin Öğrenme
Derin Öğrenme