Sinirsel ağlar temelleri: Perceptrons'dan Derin Öğrenmeye — WalkSelf
4.5 (4) ⏱ 2 sa 36 dk 📚 26 kurs

Sinirsel ağlar temelleri: Perceptrons'dan Derin Öğrenmeye

Sinirsel ağların nasıl çalıştığını sağlam bir şekilde anlayın ve bu ilkeleri karmaşık derin öğrenme sorunlarını çözmek için uygulayın.

  • 💬 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

Yapay zeka her sektörü dönüştürüyor ve bunun merkezinde sinirsel ağların gücü yatıyor.Bu sistemlerin insan öğrenmesini nasıl taklit ettiğini anlamak, modern teknolojiyi hakimiyet altına alma yönündeki ilk adımdır. Bu ders, karmaşık matematiksel fikirleri okunabilir, pratik bilgiye dönüştüren derin öğrenmenin temel kavramları üzerinden net bir yol sağlar. Makine öğreniminin temel yapı taşlarından, günümüzde en gelişmiş uygulamaları güçlendiren karmaşık yapılara kadar ilerleyeceksiniz. Altta yatan mantık ve matematiksel temellere odaklanarak, yapay zeka alanında yön bulmak için gerekli sezgileri geliştireceksiniz. Ne öğreneceksin: - Yapay sinir ağının ve evriminin arkasındaki biyolojik ilhamları anlamak. - Perseptron ve çok katmanlı mimarilerin mekaniklerini iyi bilmek. - ReLU gibi modern etkinleştirme fonksiyonları ve Adam gibi optimizasyon teknikleri uygula. - Feedforward ve backpropagation süreçlerinin temel bileşenlerini tanımlama egzersizleri. - Sınıflandırma ve gerileme görevleri için derin öğrenme modellerini nasıl yapacağınızı öğrenin. - Düzenleme ve gradiyent inme varyantları da dahil olmak üzere en iyi uygulamaları keşfedin. Müfredat tarihi temellerden ve temel terminolojiden günümüz endüstrisinde kullanılan karmaşık mimarilere doğru ilerler. Ağ katmanları, ağırlıklar ve önyargıların ayrıntılı açıklamalarını okuyarak makinelerin gerçekten verilerden nasıl öğrendiğini göreceksiniz. Bu kurs, yapay zeka veya derin öğrenme alanında daha önce hiçbir deneyimi olmayan yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Nöral ağların temellerini bugün öğrenerek yapay zeka dünyasına yolculuğunuza başlayın.

Ne elde edeceksin

  • 📜 Tamamlama sertifikası
    LinkedIn profilinize ekleyin
  • 💬 Kişisel AI öğretmeni
    Bir kursta takıldın mı? Yerleşik öğretmenine istediğin zaman her şeyi sorabilirsin.
  • ♾️ 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 36 dk pratik içerik

Yorumlar (4)

Emma Ferri IT Doğrulanmış öğrenci
★ 4 · 1 Ağustos 2026

Bu iyi bir girişti. Yapısı mantıklı ve temelleri etkili bir şekilde ele alıyor. İleri düzey öğrenciler için fazla giriş seviyesi olabilir.

Ильяс Сапаров KZ
★ 5 · 27 Haziran 2026

Harika bir kurs! Bilginin akışı mükemmeldi ve örnekler kavramları gerçekten pekiştirdi. Çok sevdim!

Eva Procházková CZ
★ 4 · 11 Haziran 2026

Biraz ön bilgiye sahipseniz iyi bir kurs. Tamamen yeni başlayanlar için bazı kavramlar biraz zorlayıcı olabilir. Yapısı mantıklı olsa da.

فؤاد بن أحمد TN Doğrulanmış öğrenci
★ 5 · 6 Haziran 2026

Vay canına, ne harika bir öğrenme deneyimi. Yapısı mantıklıydı ve kısa sürede çok şey öğrendiğimi hissettim. Kesinlikle tavsiye ederim.

Yorum yaz

Gönderdikten sonra giriş yapmanı isteyeceğiz — taslağın kaydedilir.

Diğer öğrenciler şunları da aldı

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