Sinir ağı katmanlarının tanımlanması, model eğitimi, değerlendirme ve hiperparametre ayarları ele alınır. Veri hazırlama ve model performansının izlenmesine yönelik süreçler üzerinde durulur.
Uygulama odaklı çalışmalar ile Keras kullanarak model geliştirme ve derin öğrenme süreçlerinin etkin şekilde yönetilmesi hedeflenir.
Eğitim Süresi: 4 Gün
Gün 1: Keras ve Derin Öğrenmeye Giriş
- Keras’ın genel yapısı
- Keras ile basit modeller oluşturma
- Keras API’si ile tanışma
Temel Makine Öğrenmesi Modelleri
- Lineer regresyon ve lojistik regresyon
- Keras ile doğrusal modeller
- Model eğitimi ve test
Gün 2: Yapay Sinir Ağları (ANN)
- Yapay sinir ağları mimarisi
- Keras ile tam bağlantılı (dense) katmanlar oluşturma
- Aktivasyon fonksiyonları ve optimizerlar
Gün 3: Derin Sinir Ağları (DNN) ve Convolutional Neural Networks (CNN)
- Derin öğrenme mimarileri
- CNN ile görsel verilerle çalışma
- Convolutional katmanlar, havuzlama ve fully connected katmanlar
Gün 4: Recurrent Neural Networks (RNN) ve Model Değerlendirme
- LSTM ve GRU ağları
- Zaman serisi verisi ile model oluşturma
- Model değerlendirme metrikleri ve hiperparametre optimizasyonu
