BTK Akademi - Evrişimsel Sinir Ağları (CNN)

BTK Akademi’nin “Evrişimsel Sinir Ağları (CNN)” eğitimi, görüntü tanıma ve diğer görsel veri görevlerinde kullanılan CNN mimarisinin evrişim, aktivasyon, pooling, flatten ve sınıflandırma aşamalarını ele alan ileri düzey çevrim içi eğitimdir.

EğitimÇevrim içiTamamlama sertifikasıMakine ÖğrenmesiDoğrulanmış kurumSürekli açık
Erişim
Sürekli erişime açık
Başlangıç
İstediğin zaman başlayabilirsin

Program Hakkında

BTK Akademi - Evrişimsel Sinir Ağları (CNN), özellikle görüntü tanıma görevlerinde kullanılan Convolutional Neural Networks mimarisinin temel çalışma mantığını ele alan ileri düzey çevrim içi eğitimdir.

BTK Akademi’nin resmî yapay zekâ eğitim materyallerinde CNN’lerin görüntü ve video analizi, yüz tanıma, otonom araçlar ve tıbbi görüntüleme gibi görsel veri uygulamalarında kullanıldığı belirtilir.

Başvuru Süreci ve Takvim

Eğitim BTK Akademi üzerinden çevrim içi ve sürekli erişime açıktır; resmî kaynakta belirli bir son başvuru tarihi belirtilmemektedir. BTK Akademi hesabıyla erişilebilir.

Programa Özgü Ayrıntılar

Resmî eğitim materyalindeki CNN iş akışı; giriş verisinin evrişim ve ReLU katmanlarından geçirilmesi, pooling ile özelliklerin azaltılması, flatten ve fully connected katmanları ile sınıflandırılması ve SoftMax aktivasyonuyla olasılık dağılımı üretilmesi aşamalarını gösterir.

Kariyer Pusulan Notu

Görüntü işleme ve derin öğrenmede CNN mimarisinin neden etkili olduğunu anlamak isteyenler için uygun bir içerik. Resmî açık kaynakta güncel süre ve sertifika koşulu tam doğrulanamadığından bu ayrıntılar kesinleştirilmemiştir.

Öne çıkan özellikler
1 / 2

İleri seviye derin öğrenme

Evrişim ve ReLU katmanları

Pooling ve özellik çıkarımı