Pytorch / Tensorflow / Gans Eğitimi

Bu eğitimin amacı, katılımcılara PyTorch ve TensorFlow gibi derin öğrenme çerçevelerini kullanarak Generative Adversarial Networks (GANs) oluşturma ve eğitme yeteneği kazandırmaktır. Katılımcılar, derin öğrenme kavramlarını uygulamalı olarak öğrenerek, projeler geliştirebilecek ve farklı GAN modelleri üzerinde çalışabilecek seviyeye ulaşacaktır.

Pytorch / Tensorflow / Gans Eğitim İçeriği

Eğitim Süresi: 5 Gün

1. Gün: Giriş ve Temel Bilgiler

  • Derin Öğrenmeye Giriş
  • Sinir Ağları ve Temel Yapılar
  • PyTorch ve TensorFlow’a Giriş
  • Veri Manipülasyonu ve Ön İşleme Teknikleri
  • Model Oluşturma ve Eğitim Süreci

2. Gün: PyTorch ile Derin Öğrenme

  • PyTorch Tensors ve Otomatik Türev Hesaplaması (Autograd)
  • Temel Neural Network (NN) Yapıları ile Çalışma
  • PyTorch’da Model Eğitimi ve Test Süreçleri
  • Loss Fonksiyonları ve Optimizasyon Teknikleri
  • PyTorch ile Uygulamalı Proje: Basit Bir Sinir Ağı Modeli

3. Gün: TensorFlow ile Derin Öğrenme

  • TensorFlow Tensors ve Veri İşleme
  • Keras API Kullanımı ve Modüler Model Yapıları
  • TensorFlow’da Model Eğitimi ve Hata Analizi
  • TensorFlow ile Gelişmiş Optimizasyon Teknikleri
  • TensorFlow ile Uygulamalı Proje: Görüntü Sınıflandırma

4. Gün: GAN’lere Giriş

  • Generative Adversarial Networks (GANs) Temel Kavramları
  • GAN Mimarisinin Bileşenleri: Generator ve Discriminator
  • GAN’lerin Eğitim Süreci ve Zorlukları
  • PyTorch ile GAN’lerin Uygulamalı Kurulumu
  • Örnek GAN Projesi: Temel Görüntü Üretimi

 

5. Gün: İleri Düzey GAN Teknikleri ve Uygulamaları

  • Çeşitli GAN Türleri: DCGAN, Conditional GANs, CycleGAN
  • GAN’lerde Stabilite Problemleri ve Çözüm Yöntemleri
  • TensorFlow ile Gelişmiş GAN Uygulamaları
  • Derin Sahte (Deepfake) Uygulamaları