Pytorch Tensorflow Gans Eğitim İçeriği
GAN mimarisi, model eğitimi ve optimizasyon süreçleri ele alınır. Generator ve discriminator yapıları, eğitim dinamikleri ve model performansı üzerinde durulur.
PyTorch ve TensorFlow kullanılarak uygulamalı çalışmalar ile görsel üretim, veri artırma ve farklı senaryolara yönelik üretken modellerin geliştirilmesi hedeflenir.
Eğitim Süresi: 5 Gün
1. Gün: Derin Öğrenme Temelleri ve Altyapı
- Derin Öğrenmeye Giriş
- Sinir Ağları ve Temel Yapılar
- PyTorch ve TensorFlow’a Genel Bakış
- Veri Manipülasyonu ve Ön İşleme Teknikleri
- Model Oluşturma ve Eğitim Süreçleri
2. Gün: PyTorch ile Model Geliştirme
- PyTorch Tensors ve Otomatik Türev (Autograd)
- Temel Neural Network Yapıları
- Model Eğitimi ve Değerlendirme Süreçleri
- Loss Fonksiyonları ve Optimizasyon Teknikleri
- Uygulama: Basit Sinir Ağı Modeli Geliştirme
3. Gün: TensorFlow ile Model Geliştirme
- TensorFlow Tensors ve Veri İşleme
- Keras API ile Model Tasarımı
- Model Eğitimi ve Performans Analizi
- Optimizasyon ve Hata Analizi Teknikleri
- Uygulama: Görüntü Sınıflandırma
4. Gün: GANs (Generative Adversarial Networks) Temelleri
- GAN Kavramları ve Çalışma Prensibi
- Generator ve Discriminator Yapıları
- GAN Eğitim Süreci ve Temel Zorluklar
- PyTorch ile GAN Kurulumu
- Uygulama: Temel Görüntü Üretimi
5. Gün: İleri Düzey GAN Teknikleri ve Uygulamaları
- GAN Türleri: DCGAN, Conditional GAN, CycleGAN
- Eğitim Stabilitesi ve İyileştirme Yöntemleri
- TensorFlow ile Gelişmiş GAN Uygulamaları
- Yapay Görüntü Üretimi ve Kullanım Senaryoları
