| 1 |
Derin Öğrenme ve Sinir Ağlarına Giriş |
| 2 |
Derin Sinir Ağlarının Eğitimi: Geriye Yayılım (Backpropagation) ve Optimizasyon Teknikleri |
| 3 |
Evrişimsel Sinir Ağları (CNN’ler): Mimari Yapı ve Uygulamalar |
| 4 |
Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN’ler): LSTM, GRU ve Dizi (Sıralı) Modelleme |
| 5 |
Derin Üretici (Generatif) Modeller: GAN’ler ve VAE’ler |
| 6 |
Transfer Öğrenme ve Önceden Eğitilmiş Modellerin İnce Ayar (Fine-Tuning) Yapılması |
| 7 |
Bilgisayarla Görmede Derin Öğrenme Tabanlı Uygulamalar |
| 8 |
Doğal Dil İşleme Alanında Derin Öğrenme Tabanlı Uygulamalar |
| 9 |
Denetimsiz Öğrenme: Otokodlayıcılar (Autoencoders), Öz-Denetimli Öğrenme (Self-Supervised Learning) |
| 10 |
Derin Öğrenmenin Vaka Çalışmaları ve Gerçek Dünya Uygulamaları |
| 11 |
Final Sınavı |
| 12 |
Öğrenci sunumları |
| 13 |
Öğrenci sunumları |
| 14 |
Öğrenci sunumları |
