Derin Öğrenme ile Yüz Tanıma modelleri eğitebilmek ve Çekişmeli Üretici Ağlar (GANs) hakkında genel fikir edinmek ve kullanılabilecek yöntemleri öğrenmeyi amaçlamaktadır.
Derin öğrenmenin en yaygın uygulamalarından biri olan Obje tanıma ve Semantik segmentasyon hakkında bilgi sahibi olmalarını, metot ve yaklaşımları inceleyerek derste sunulan uygulamalar ile kendi eğitimlerini yapabilecek seviyeye gelmelerini amaçlamaktadır.
Optik karakter tanıma problemini tanıma, bu problem üzerine derin öğrenme modelleri eğitebilme ve bu modelleri kullanarak bir optik karakter tanıma sistemi oluşturmadır.
Eğitim Özeti
Derin Öğrenme ile Yüz Tanıma ve GAN,
Derin Öğrenme ile Obje Tanıma ve Segmentasyon,
Derin Öğrenme ile Optik Karakter Tanıma.
Hedef Kitle
Derin öğrenme yöntemleri ile uygulama geliştirmek isteyenler,
Derin öğrenme alanındaki bilgi dağarcığını genişletmek isteyenler
Makine öğrenmesi üzerine çalışmış, derin öğrenme ile yüz tanıma, obje tanıma ve segmentasyon, optik karakter tanıma hakkında bilgi sahibi olmak isteyenler,
Derin öğrenme ile model eğitimi ve uygulamasını detaylarıyla öğrenmek isteyenler.
Gereksinimler
Temel matematik bilgisi
Temel Makine öğrenmesi ve Derin öğrenme Modelleri bilgisi
Python bilgisi
Pytorch kütüphanesi bilgisi
Keras kütüphanesi bilgisi
Derin öğrenme ön bilgisi (CNN, RNN, model optimizasyonu)
Kazanımlar
Yapay veri üreten sistemler geliştirebilir,
Modelleri kendi verisine uygulayabilir,
Farklı modellere yardımcı veri üreten uygulamalar yapabilir,
Obje tanıma ve segmentasyon sistemlerini anlayabilir,
Modelleri kendi verisine uygulayabilir,
Obje tanıma ve segmentasyon bazlı çözüm üretebilir,
Resimler üzerinde optik karakter tanıma modelleri eğitebilir,
Eğitilmiş modelleri herhangi bir metin içeren resme uygulayabilir,
Modellerin performanslarını öğretilen performans ölçüm metrikleriyle karşılaştırıp, en başarılı modelleri seçebilir.
