Machine Learning ve Deep Learning Sinir ağı temelleri, backpropagation, PyTorch, CNN'ler, eğitim döngüsü ve GPU ile hızlandırma.
Kategori
Machine Learning ve Deep Learning
Derin öğrenmeyi teoriden pratiğe PyTorch ile öğreten kurs. Sinir ağı temellerinden backpropagation'a, tensor ve autograd'dan CNN'lere, eğitim döngüsü tasarımından GPU ile hızlandırmaya; kendi modellerini sıfırdan kurup eğitmeyi öğrenirsin.
Öğrenilecek teknolojiler PyTorch Sinir ağları Backprop CNN Optimizasyon GPU
Ne öğreneceksin Sinir ağı ve backpropagation'ı kavrama PyTorch tensor, autograd ve modüllerini kullanma CNN kurma ve eğitme Eğitim döngüsü ve GPU hızlandırma Kimler için Derin öğrenmeye geçen ML mühendisleri PyTorch öğrenmek isteyen geliştiriciler Model eğitimi yapan araştırmacılar Müfredat özeti 01 Sinir ağı temelleri 02 Backpropagation ve optimizasyon 03 PyTorch: tensor ve autograd 04 Eğitim döngüsü ve regularizasyon 05 CNN'ler 06 GPU ile hızlandırma ve pratik Fiyat yakında Diğer kursları keşfet Machine Learning ve Deep Learning
LLM Fine-Tuning: LoRA, QLoRA ve Hugging Face Ne zaman fine-tune, veri hazırlama, LoRA/QLoRA ile parametre-verimli eğitim, değerlendirme ve dağıtım.
İleri Fiyat yakında LoRA QLoRA Hugging Face PEFT
Ön Talep Oluştur Machine Learning ve Deep Learning
Machine Learning Bootcamp: Python ve Scikit-learn Sıfırdan ML: Python, pandas, feature engineering, denetimli/denetimsiz öğrenme ve model değerlendirme.
Başlangıç–Orta Fiyat yakında Python scikit-learn pandas Feature engineering
Ön Talep Oluştur Machine Learning ve Deep Learning
Transformers ve NLP Mühendisliği Attention ve transformer mimarisi, tokenization, Hugging Face, fine-tuning ve NLP görev pipeline'ları.
İleri Fiyat yakında Transformers Attention Hugging Face Tokenization
Ön Talep Oluştur