Derin Öğrenme Notları

Deep Learning Specialization kapsamında alınan notlar
Andrew Ng & Eddy Shyu tarafından
Stanford Üniversitesi & DeepLearning.AI

#	Ders	Odak
1	Sinir Ağları ve Derin Öğrenme	Lojistik regresyon sinir ağı olarak, sığ & derin ağlar, ileri/geri yayılım
2	Derin Sinir Ağlarını Geliştirme	Hiperparametre ayarı, düzenlileştirme (Dropout, BatchNorm), optimizasyon (Momentum, Adam), Xavier/He başlatma
3	Makine Öğrenmesi Projelerini Yapılandırma	Train/dev/test ayrımı, hata analizi, transfer öğrenmesi, uçtan uca derin öğrenme
4	Konvolüsyonel Sinir Ağları	CNNs, kenar tespiti, klasik & modern mimariler (LeNet, AlexNet, VGG, ResNet, Inception, MobileNet, EfficientNet), nesne tespiti (YOLO), yüz tanıma (FaceNet, Siamese), neural style transfer, U-Net
5	Sequence Modelleri	RNNs, GRUs, LSTMs, kelime gömmeleri (Word2Vec, GloVe), dikkat mekanizması, Transformer, konuşma tanıma, müzik sentezi, makine çevirisi, sohbet robotları

— emreaslan —

ai