Derin Öğrenme Temelleri: XOR Çok Katmanlı Algılayıcıyı (Multilayer Perceptron) Eğitme
NumPy kullanarak klasik XOR sınıflandırma sorununu çözmek için çok katmanlı bir algılayıcı inşa edip eğiterek derin sinir ağlarında ilk ilkelerden itibaren uzmanlaşın.
-
💬
Yapay zekâ eğitmeni
Herhangi bir ders hakkında soru sor, istediğin an anında net bir yanıt al. -
🕐
İstediğin zaman başla
Program ya da son tarih yok — kendi hızında, istediğin zaman öğren. -
🌐
Türkçe
Dersler, görevler ve sertifika — hepsi tamamen kendi dilinde.
Bu kurs hakkında
Derin öğrenme devleri, ilk başta göz korkutucu görünebilen temel matematiksel kavramlar üzerine kurulmuştur. Karmaşık sinir ağlarının nasıl çalıştığını gerçekten anlamak için, öncelikle ileri yayılım (forward propagation), geri yayılım (backpropagation) ve parametre güncellemelerinin temel mekaniklerinde uzmanlaşmalısınız. Metin tabanlı bu kurs, klasik XOR problemini çözmek için çok katmanlı bir algılayıcı inşa etme ve eğitme sürecinde size adım adım rehberlik ederek modern yapay zekanın arkasındaki matematik ve mantığı kristal netliğinde anlamanızı sağlar.
Gelecekteki derin öğrenme yolculuğunuz için sağlam bir temel oluşturarak, teorik kavramlardan NumPy kullanarak temiz, vektörleştirilmiş kod yazmaya geçeceksiniz.
Öğrenecekleriniz:
- Ağırlıklar, sapmalar (biases) ve aktivasyon fonksiyonları dahil olmak üzere sinir ağlarının temel matematiksel kavramlarını anlayın.
- Girdi verilerini çok katmanlı bir ağdan geçirmek için ileri yayılımı uygulayın.
- Ağ performansını ölçmek için ikili çapraz entropi (binary cross-entropy) kullanarak kaybı hesaplayın.
- Gradyanları hesaplamak için zincir kuralı kalkülüsünü kullanarak geri yayılımı uygulayın.
- Hatayı en aza indirmek için gradyan inişi (gradient descent) kullanarak ağ parametrelerini güncelleyin.
- Ağınızı sıfırdan eğitmek için NumPy ile temiz, vektörleştirilmiş Python kodları yazın.
Ağ mimarisinin adım adım uygulanmasına geçmeden önce yapay nöronların temel kavramlarını ve kilit terminolojisini keşfederek başlayacaksınız. Okumaların sonunda, tam olarak çalışan çok katmanlı bir algılayıcı inşa etmiş, eğitmiş ve test etmiş olacaksınız.
Bu kurs, temel düzeyde Python bilgisine sahip olan ve üst düzey kütüphanelere bağımlı kalmadan sinir ağlarının kaputun altında gerçekte nasıl çalıştığını öğrenmek isteyen yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Önceden derin öğrenme deneyimi gerekli değildir.
Sinir ağlarının temel mekanizmalarını çözmek ve derin öğrenme becerilerinizi sıfırdan inşa etmek için okumaya bugün başlayın.
Ne elde edeceksin
-
📜
Tamamlama sertifikası
LinkedIn profilinize ekleyin -
💬
Kişisel AI öğretmeni
Bir kursta takıldın mı? Yerleşik öğretmenine istediğin zaman her şeyi sorabilirsin. -
🎧
Sesli versiyon dahil
Yolda öğren — ekrana gerek yok -
♾️
Ömür boyu erişim
İstediğin zaman dön, son kullanma tarihi yok -
📱
Telefon veya bilgisayar
Her yerde, her cihazda -
💸
14 gün iade
Sorgusuz -
⚡
Kısa ve odaklı
2 sa 42 dk pratik içerik
Yorumlar
Henüz yorum yok — deneyimini ilk paylaşan sen ol.
Diğer öğrenciler şunları da aldı
🎓 Sertifikalı
Python ve Keras ile Derin Öğrenme Temelleri
Sertifika
Uygulama
¥2,249
→
🏆 En popüler
🎓 Sertifikalı
TensorFlow ve Keras ile Derin Öğrenme ve Sinirsel Ağlar
Sertifika
Uygulama
¥2,249
→
⚡ Başlangıç için en iyi
🎓 Sertifikalı
Python ve TensorFlow: İlk Görüntü Tanıma Modelinizi Yapıyorsunuz
Sertifika
Uygulama
¥2,249
→
🔥 Talep görüyor
🎓 Sertifikalı
Elektronik Tasarım Otomatikleştirme için Makine Öğrenmesi
Sertifika
Uygulama
¥2,249
→
Sık sorulanlar
Bu kursu almak için neye ihtiyacım var? +
Sadece internetli bir telefon veya bilgisayar yeterli. Kurulum yok, özel donanım yok.
Nasıl ödeme yapabilirim? +
Stripe üzerinden kartla. Kart bilgilerini saklamıyoruz — Stripe güvenli şekilde işliyor.
Para iadesi alabilir miyim? +
Evet — 14 gün içinde tam iade, sorgusuz.
Erişimim ne kadar sürer? +
Sonsuza dek. Bir kez satın aldığında, kurs senindir — istediğin zaman dönebilirsin.
Sertifika alacak mıyım? +
Evet. Tamamladığında, LinkedIn profiline ekleyebileceğin bir sertifika alırsın.
Şu sektörlerdeki öğrenenler için
Teknoloji
Tasarım
Finans
Pazarlama
Sağlık
Eğitim
Konaklama
Üretim