Pytorch Eğitimi

Bu eğitim, katılımcılara PyTorch kullanarak makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmalarını uygulama becerisi kazandırmayı hedefler. Eğitim, PyTorch framework’ü ile model geliştirme ve optimizasyon tekniklerini öğretir.

Pytorch Eğitim İçeriği

Eğitim Süresi: 5 Gün

Gün 1: PyTorch’a Giriş

  • PyTorch framework’ünün tanıtımı
  •  Tensor yapıları ve temel işlemler
  •  Model oluşturma temel kavramları

Gün 2: Makine Öğrenmesi (ML) Temelleri

  •  Regresyon ve sınıflandırma algoritmaları
  • Veri ön işleme ve özellik mühendisliği
  • Model eğitimi ve değerlendirme

Gün 3: Derin Öğrenme (DL) Temelleri

  • Yapay sinir ağları (ANN) ve katman yapıları
  • Aktivasyon fonksiyonları
  • Backpropagation ve optimizasyon algoritmaları

Gün 4: PyTorch ile Derin Öğrenme Modelleri

  • Convolutional Neural Networks (CNN)
  • Recurrent Neural Networks (RNN) ve LSTM
  • Modelin eğitimi ve hiperparametre ayarları

Gün 5: Model Değerlendirme ve İyileştirme

  •  Model doğruluğu ve overfitting
  • Transfer learning
  • Modelin kaydedilmesi ve deployment (yerine koyma)