Derin Öğrenme ve Yapay Sinir Ağlarının Temelleri

Mayıs 2025'te güncellendi. Bu kurs artık Coursera Coach özelliğine sahip! Kurs boyunca ilerlerken bilginizi test etmenize, varsayımları sorgulamanıza ve anlayışınızı derinleştirmenize yardımcı olan etkileşimli, gerçek zamanlı sohbetlerle öğrenmenin daha akıllı bir yolu. Derin öğrenme ve yapay sinir ağlarının karmaşık dünyasında bir yolculuğa çıkın. Bu kurs, algılayıcılar (perceptrons) ve çok katmanlı yapılar dahil olmak üzere yapay sinir ağlarının tarihçesi ve temel kavramlarıyla başlar. İlerledikçe, aktivasyon fonksiyonlarını ve geri yayılım (backpropagation) algoritmasını kapsayan yapay sinir ağlarını eğitmenin mekaniklerini keşfedeceksiniz. Kurs daha sonra insan beyninin mimarisinden ilham alarak yapay sinir ağlarına ve bunların gerçek dünyadaki uygulamalarına doğru ilerler. Giriş ve çıkış katmanları, Sigmoid fonksiyonu ve MNIST gibi temel veri kümeleri hakkında pratik bilgiler edineceksiniz. İleri beslemeli ağlar (feed-forward networks), geri yayılım ve dropout stratejileri ile toplu normalleştirme (batch normalization) dahil olmak üzere düzenlileştirme (regularization) teknikleri gibi özel konular kapsamlı bir şekilde ele alınmaktadır. Ayrıca TensorFlow ve Keras gibi güçlü çerçevelerle de tanışacaksınız. Kurs, evrişimli sinir ağlarının (convolutional neural networks) derinlemesine incelenmesiyle sona ermektedir.