Python ile sinir ağı kursu

Python'lu bu nöronal ağlar, temellerden Python ile nöral ağların gelişmiş uygulamalarına kadar adresler. Tensorflow ve keras gibi popüler kitapçıları kullanan yapay nöronların temel kavramları, modellerin eğitimi ve optimizasyonu araştırılmaktadır. Derin ağlar (DNN), konvoliter (CNN) ve yinelenen (RNN/LSTM), düzenleme, aktivasyon ve retropropication fonksiyonları gibi tekniklerin kullanımında pratik bir yaklaşımla öğreneceksiniz. Buna ek olarak, kurs, bu modelleri geçici görüntü ve seri işleme gibi gerçek sorunlara uygulayarak çekişmeli üretken ağları (GAN) ve self -chirers'ı tanıtır. Yapay zeka ve sinir ağları alanında ustalaşabilirsiniz.

- Yapay nöronların ve nöronal ağların yapısını ve işleyişini anlayın. - Nöronal ağlara retropropagasyon algoritmaları ve optimizasyon teknikleri uygulayın. - Keras ve Tensorflow gibi kütüphaneleri kullanarak Python'da nöronal ağları uygulayın - Veri sınıflandırması ve regresyon için derin ağ modelleri geliştirin. - Evrişim ağları oluşturun ve bunları görüntü işlemeye uygulayın. - Zamansal dizilerde ve LSTM'de tekrar eden ağların kullanımını anlayın. - Veri üretimi için GAN ve kendinden tasarruflu uygulanmasını keşfedin.

Python ile bu nöral ağların sonunda, sinir ağlarının, makine öğrenimi mühendisliğinin, veri bilimi veya yapay zeka uzmanı üzerinde çalışabilirsiniz. Teknoloji, sağlık, finansal analiz ve görüntü işleme gibi sektörlerde gelişmiş çözümler tasarlama ve uygulama yeteneğine sahip olacaksınız.

Python'lu nöronal ağlar sizi Python'daki nöronal ağları tasarlamaya, uygulamaya ve optimize etmeye hazırlar. Sınıflandırma, tahmin ve veri üretiminin karmaşık problemlerinde derin, evrimci ve tekrar eden ağları uygulamak için gerekli becerileri sağlayacaktır. Buna ek olarak, Tensorflow ve Keras gibi kitapçılarla çalışarak yapay zeka alanındaki zorlukları ele almanıza izin verecektir.

Python'lu nöronal ağlar, geliştiricilere, veri bilimi, yazılım mühendisliğine ve otomatik öğrenmeye ilgi duyan öğrencilere yöneliktir. Ayrıca, nöronal ağlarda uzmanlaşmak isteyen yapay zeka profesyonelleri ve makine öğrenimi projelerinde pratik uygulamaları için de uygundur.