Yeni!
Gelişmiş Yapay Zeka Uygulamaları ve Optimizasyon Teknikleri Eğitimi
Katılımcılara yapay zeka algoritmalarının gelişmiş uygulamalarını ve bu algoritmaları en uygun şekilde kullanarak performanslarını optimize etme yöntemlerini öğretmek.
On site eğitimler , grup indirimleri ve özel teklifler için bizimle iletişime geçiniz
Bize katılın, sizinle daha değerliyiz.
Eğitimin Ajandası:
- Yapay Zeka ve Derin Öğrenme Kavramsal Temelleri
- Yapay sinir ağları
- Konvolüsyonel sinir ağları (CNN)
- Tekrarlayan sinir ağları (RNN)
- Süre: 1.5 saat
- Optimizasyon Yöntemleri
- Gradyan inişi ve varyasyonları
- Evrimsel algoritmalar
- Q-öğrenme ve diğer güçlendirici öğrenme teknikleri
- Süre: 2 saat
- Gelişmiş Uygulama Alanları
- Görüntü ve ses tanıma
- Doğal dil işleme ve chatbotlar
- Tavsiye sistemleri
- Süre: 2.5 saat
- Model Seçimi ve Hiperparametre Ayarı
- K-fold çapraz doğrulama
- Grid arama ve rastgele arama
- Otomatik ML teknikleri
- Süre: 2 saat
- Model İyileştirme ve Transfer Öğrenme
- Model fine-tuning
- Önceden eğitilmiş modellerin kullanımı
- Süre: 1.5 saat
- Gerçek Hayat Uygulamaları: Vaka Çalışmaları
- Sektör bazlı yapay zeka uygulama örnekleri
- Başarılı model optimizasyonu uygulamaları
- Süre: 2.5 saat
Katılımcıların Sahip Olması Gereken Bilgiler:
- Temel yapay zeka ve makine öğrenimi bilgisi
- Programlama dillerinden birine aşinalık (tercihen Python)
Hedef Kitle:
- Veri bilimcileri
- Yapay zeka araştırmacıları
- Yüksek performanslı modeller geliştirmek isteyen profesyoneller
Eğitim Sonunda Katılımcılar Neler Kazanacaklar:
- Gelişmiş yapay zeka uygulamalarını gerçekleştirme yeteneği
- Model optimizasyonu için en iyi yöntemleri bilmek
- Yapay zeka modellerinin performansını artırmak için kullanılan tekniklere hakimiyet
Sonrasında Önerilen Eğitimler:
- Doğal Dil İşleme Uygulamaları
- Görüntü İşleme ve Bilgisayarlı Görü Uygulamaları
- Yapay Zeka ve İş Süreçlerine Entegrasyon
Dinamik Snippet'iniz burada görüntülenir...
Bu mesaj, kullanılacak bir filtre ve şablon sağlamadığınız için görüntüleniyor.