Derin Öğrenme
AMAÇ
Eğitimin amacı, Python pogramlama dilini kullanarak Derin Öğrenme’de kullanılan Python modüllerini ve ortak laboratuvar uygulamaları ile farklı bakış açıları edinerek Derin Öğrenme sürecini yakından tanıma imkânı sağlamaktır. Eğitimin ana eksenini ise uygulamaya dönük çalışmalar oluşturmakta olup, tüm meslek disiplinlerinin Derin Öğrenme ile tanışmasına yardımcı olacak bir içerik ve bağlam oluşturmaktadır.
ODAK NOKTALARI
#Python #YapayZeka #DerinÖğrenme #Keras #Tensorflow
EĞİTİMDEN BEKLENEN SONUÇLAR
Bilir: Derin Öğrenme kullanarak gerçek hayat problemlerini çözmeyi bilir.
Anlar: Derin Öğrenme sürecini yeni bir uygulama geliştirecek seviyede anlar.
Yapar: Geliştirdiği uygulamanın baştan sona kontrolünü ve çalışma prensiplerini kavrayarak gerçekleştirir.
HEDEF KİTLE
Bankacılık sektöründe yazılım departmanlarında halihazırda çalışanlar veya ileride çalışmayı planlayanlar için Derin Öğrenme ile ilgili bilgi almak, bilgisini ilerletmek isteyen herkesin katılımına uygundur.
İÇERİK
- Yapay Sinir Ağları’na Giriş
- Kısa Tarihçe
- Geriye Yayılma (Backpropagation) Algoritması
- Python ile Örnek Uygulamalar
- Derin Öğrenme’ye Giriş
- Evrişimli (Convolutional) Sinir Ağları
- Tekrarlayan (Recurrent) Sinir Ağları
- Uzun-Kısa Süreli Bellek (LSTM)
- Çekişmeli Üretici Ağlar (GAN)
- Derin Otokodlayıcılar (Autoencoders)
- Derin Pekiştirmeli Öğrenme
- SARSA
- Q-Learning
- Uygulamalı Vaka Analizleri
EĞİTİM YETKİNLİK İLİŞKİSİ
Davranışsal Yetkinlikler: Müşteri Duyarlılığı, Analitik Düşünme ve Yaratıcılık
Yönetsel Yetkinlikler: Hızlı Karar Alma ve Çeviklik
Mesleki/Bankacılık Teknik Yetkinlikler: Operasyonel Verimlilik
Öz-Gelecek Yetkinlikleri: Dijital Okuryazarlık