Pytorch Tensorflow Gans Eğitimi

Pytorch Tensorflow Gans Eğitimi

Derin öğrenme projeleri geliştiren teknik ekiplerin hem PyTorch hem de TensorFlow platformlarında üretken yapay zeka çözümleri oluşturma yetkinliğini artırmak amacıyla tasarlanmıştır. Eğitim boyunca katılımcılar; yapay sinir ağlarının inşası, model eğitimi, hiperparametre optimizasyonu ve performans kıyaslamaları gibi temel konular üzerinde uygulamalı çalışır. GANs (Generative Adversarial Networks) modülünde ise veri sentezi, yapay görsel üretimi ve örüntü oluşturma gibi üretken AI senaryoları pratik örneklerle ele alınır.

Pytorch Tensorflow Gans Eğitim İçeriği

Program, özellikle medya, savunma, finans, sağlık ve oyun sektörlerinde üretken modellerin kullanımını planlayan kurumlar için stratejik fayda sağlar. Depar Akademi tarafından sunulan bu eğitim, ileri seviye yapay zeka geliştirme süreçlerine doğrudan katkı sağlayacak teknik derinlik sunar.

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

Sizin İçin Doğru Eğitimi Bulalım!

Kurumunuza en uygun eğitim programını seçmek zor olabilir, ancak biz buradayız! Kısa bir bilgi paylaşarak, ihtiyaçlarınıza özel eğitim önerimizi hemen alın.

Üretken AI Projeleri İçin Derin Öğrenmeyi Güçlü Temellerle Kurun.

PyTorch / TensorFlow / GANs Eğitimi ile Ekibinizi Gelişmiş Derin Öğrenme ve Üretken Modelleme Alanında Yetkinleştirin.

  • Bizi Takip Edin: