Udemy indirim kodu

[Indirimkodu]

Merhaba Arkadaşlar, Udemy’de bugün tüm kurslarda geçerli ve fiyatı dibe vurup yerlerde süründüren indirim kodu: UDEAFFFS919. (Not: Siz bu sayfaya geldiğinizde aradan zaman geçip kod eskimiş olabilir; bu durumda üzülmeyin, www.indirimkodu.com sitemize bir göz atın, mutlaka kodun yenisi gelmiştir, gelmediyse de yoldadır, indirim kodunun para yerine geçtiğini unutmayın, kullanmaya üşenmeyin ve alışverişi daha da ucuza getirin. Herkese kucak dolusu sevgiler...)

[Indirimkodu]

Merhaba Arkadaşlar,
Sitemizde ücretsiz olarak bulabileceğiniz kodlardan örnek vermek için bugün aşağıdaki iki "YAPAY ZEKA" kursunu öne çıkarmak ve indirim kodlarını sizinle paylaşmak istiyoruz:

1) Udemy Derin Öğrenmeye Giriş (Türkçe) kursu için %89 indirim kodu: DEEPLEARNINGTR35

Bu kurs ile yapay zeka hakkında hiç bilginiz olmasa dahi deep learning yöntemlerini teorik ve uygulamalı olarak öğrenmek isterseniz bu kurs tam size göre olabilir.

-Oluşturan: Merve Ayyuce Kizrak
-Dili: Türkçe
-Kayıtlı öğrenci: 628
-Son güncelleme: 9/2018
-Orijinal Fiyat 309TL
-İndirim koduyla indirimli fiyat 35TL
-Kupon kodu ile indirim oranı: %89
-Kurs şu adreste bulunuyor:

Şunları içerir:
10 saat isteğe bağlı video. 8 İndirilebilir Kaynak. Ömür boyu erişim. Bitirme Sertifikası.

Neler Öğreneceğim?
Temel yapay sinir ağları çalışma şekli ve gerçek hayat problem çözümü. Derin öğrenme modeli tasarlarken dikkat edilmesi gereken adımlar. Evrişimli Sinir Ağları (CNN) çalışma şekli ve gerçek hayat problemi çözümü. Özyinelemeli Sinir Ağları (RNN, LSTM) ile doğal dil işleme problemlerine uygulamalı çözümler. Python kütüphanelerini kullanarak derin öğrenme modeli tasarlama. Kapsül Ağları (Capsule Networks) yapısı ve çalışması. Çekişmeli Üretici Ağlar (GAN) çalışma şekli. Pekiştirmeli Öğrenme (RL) çalışma şekli. Python programlama dilinde Tensorflow ve Keras kütüphaneleri kullanarak gerçek hayat problemlerine çözüm getirebilme becerisi.

Gereksinimler:
Öğrenme isteği. Temel matematik bilgisi. Temel algoritma bilgisi.

Açıklama:
Yapay zeka alanına giriş yapmak ve "öğrenen" uygulamalar geliştirmek istiyorsanız derin öğrenme yöntemlerini öğrenmek için sizi temelden ileri seviyeye kadar teorik anlatım ve pratik uygulamaları içeren bu kapsamlı "Derin Öğrenmeye Giriş" eğitimime davet ediyorum.
Eğitimi bitirdiğinizde, derin öğrenmenin temellerini, yapay sinir ağı modelleri oluşturma ve geliştirme adımlarını ve başarılı yapay öğrenme projelerini nasıl gerçekleştirebileceğinizi öğreneceksiniz. Uygulayacağımız yöntemler: Temel yapay sinir ağları. Evrişimli sinir ağları (CNN). Özyinelemeli sinir ağları (RNN). Uzun-kısa vadeli bellek modeli (LSTM). Makine öğrenmesinde optimizasyon ve regülarizasyon yöntemlerini. Kapsül ağları. Pekiştirmeli öğrenme (RL). Çekişmeli üretici ağları (GAN). Tüm bu yöntemleri Python programlama dili kullanarak TensorFlow ve gerisinde çalışan Keras kütüphanelerinde uygulayacaksınız. Yapay zeka ve derin öğrenme çoklu endüstrileri geliştirmekte ve dönüştürmektedir. Bu dersi tamamladıktan sonra, bunu işinize uygulamak için yaratıcı yollar bulabilirsiniz.

Bu Kursun Müfredatı: 55 Ders
Toplam süresi: 09:43:40

Eğitmen hakkında:
Eğitmen Puanı: 4, 6
Yorumlar: 126
Öğrenci: 628
Merve Ayyuce Kizrak
Elektronik ve Haberleşme Mühendisi.
Merve Ayyüce Kızrak; 2009 yılında Haliç Üniversitesi, Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Bölümü’nde lisans eğitimini tamamladı. 2011 yılında, yine Haliç Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği programında, İTÜ Bilişim Enstitüsü’nden de dersler alarak, yüksek lisans eğitimini tamamladı. Şu anda Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Programında Doktora eğitimine devam etmektedir. Araştırma konuları arasında yapay sinir ağları, makine öğrenmesi, derin öğrenme (CNN, GAN, RL, CapsNet), örüntü tanıma, biyomedikal görüntü işleme, ses işleme ve video işleme bulunmaktadır. Halihazırda akademik ve ürün geliştirme çalışmalarını sürdürmektedir. 2009 yılında Lisans programından mezuniyetinden bu yana Haliç Üniversitesi, Elektronik ve Haberleşme ve Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümlerinde çeşitli dersleri yürüterek akademik kariyerine devam etmektedir. Ayrıca bir sosyal sorumluluk projesi olarak 2017 yılında kurulan Deep Learning Türkiye topluluğunun kurucu ortaklarındandır. Yapay Sinir Ağları, Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme konularında Türkçe içerik üretimine katkı sağlamaya çalışmaktadır.

...

2) Python ile Makine Öğrenmesi (Türkçe) kursu için %91 indirim kodu: MAKINEOGRENMESI

Bu kurs ile yapay zeka, veri bilimi ve machine learning kavramlarını gerçek hayat problemleri üzerinden uygulayarak öğrenebilirsiniz.

Oluşturan: Doç. Dr. Şadi Evren Şeker
-Dili: Türkçe
-Kayıtlı öğrenci: 3949
-En son güncelleme: 8/2018
-Orijinal Fiyat 410TL
-İndirim koduyla indirimli fiyat 38TL
-İndirim oranı: %91
-30 Gün İçinde Para İade Garantisi
-Kurs şu adreste bulunuyor: Udemy.com/makine-ogrenmesi/

Şunları içerir:
23 saat isteğe bağlı video. Ömür boyu erişim. Bitirme Sertifikası

Neler Öğreneceğim?
Python kullanarak makine öğrenmesi algoritmaları geliştireceksiniz. Makine öğrenmesi algoritmalarını gerçek hayat problemlerine uygulayacaksınız. Veri ön-işleme aşamalarını kavrayacaksınız. Tahmin, regresyon, sınıflandırma ve kümeleme algoritmalarıyla çalışacaksınız. Derin öğrenme ve doğal dil işleme projeleri geliştireceksiniz. Model seçimi ve kollektif öğrenme konularına hakim olacaksınız. Birliktelik kural çıkarımı ve arttırımlı öğrenme üzerine tecrübe kazanacaksınız.

Bu Kursun Müfredatı: 137 Ders
Toplam süre: 23:00:07

Gereksinimler
Öğrenme arzusu ve lise düzeyinde matematik bilgisi.
İstatistik ve herhangi bir programlama dili tecrübesine gerek yoktur.

Açıklama
Makine öğrenmesini merak ediyor musunuz veya işinizde yoğun olarak veri kullanıyor veya gelecekte makinelerin nasıl çalışacağını merak ediyor musunuz?
Bu kurs, Doç. Dr. Şadi Evren ŞEKER tarafından hazırlanmaktadır. Şadi Evren Şeker, lisans, yüksek lisans ve doktorasını bilgisayar mühendisliğinde tamamlamış, yüksek lisans ve doktora sırasında yapay zeka üzerine çalışmış ve sonrasında doktora sonrası araştırmacı olarak veri bilimi üzerine dünyanın çeşitli ülkelerinde çalışmalarına devam etmiş, makine öğrenmesi, büyük veri, veri bilimi ve yapay zeka konularında çok sayıda akademik makale ve kitaplar yayınlamış, literatüre kazandırdığı patent ve algoritmalar yanında 20 yıla yakın sektörde çok farklı kurumlara eğitim, danışmalık ve yazılım hizmetleri vermenin yanında halen aktif olarak akademisyenliğe ve sektörde veri bilimi, yapay zeka ve büyük veri uygulamalarına devam etmektedir. Aktif olarak çalıştığı şirketler arasında, Türkiye ve dünyada lider olan, bankacılık, telekom, sigortacılık, ulaştırma, inşaat, turizm ve finans firmaları bulunmaktadır.
Bu kursta amaçlanan, hiç bilmeyen ve yeni başlayan birisini makine öğrenmesi konusunda uzman seviyesine çıkarmaktır. Adım adım, makine öğrenmesi dünyasına giriş yapılacak ve her her bölümde farklı yetenekler kazandırılarak makine öğrenmesi ve bir alt çalışma alanı olarak görülebilecek veri bilimi konularındaki gerçek uygulamalar hakkında fikir verilecektir. Ayrıca güncel ve gözde konular olan derin öğrenme veya arttırımlı öğrenme gibi konulara da giriş yapılacak ve bu kavramların kullanımları ve uygulamaları örnekler üzerinden gösterilecektir.
Kurs boyunca konular eğlenceli ve heyecanlı bir şekilde anlatılmaya çalışılacak ve genel bir yapı olarak şu sıra izlenecektir: - Veri Önişleme (Data Preprocessing). - Tahmin ve Regresyon: Simple Linear Regression, Multiple Linear Regression, Polynomial Regression, SVR, Decision Tree Regression, Random Forest Regression. - Sınıflandırma (Classification): Logistic Regression, K-NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, Decision Tree Classification, Random Forest Classification. - Bölütleme (Kümeleme, Clustering): K-Means, Hierarchical Clustering. - Birliktelik Kural Çıkarımı (Association Rule Learning): Apriori, Eclat. - Arttırımlı Öğrenme (Reinforcement Learning): Upper Confidence Bound, Thompson Sampling. - Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing): Bag-of-words model and algorithms for NLP. - Derin Öğrenme (Deep Learning): Artificial Neural Networks, Convolutional Neural Networks. - Boyut Dönüşümü ve indirgemesi (Transformation, Dimensionality Reduction): PCA, LDA, Kernel PCA. - Model Seçimi ve Kollektif Öğrenme: Model Selection & Boosting: k-fold Cross Validation, Parameter Tuning, Grid Search, Xgboost. Kurs kapsamında, gerçek hayat örnekleri kullanılacak ve kendi makine öğrenme modelinizi oluşturmanın yolu da gösterilecektir. Kursun en önemli özelliklerinden birisi, kurs kapsamında, Python dilinde kod şablonları verilecek olup bu kod şablonlarını, kendi problemlerinizde kullanabilecek olmanızdır.

Eğitmen hakkında
Eğitmen Puanı: 4, 6
Yorumlar: 1.758
Öğrenci: 6.488
Doç. Dr. Şadi Evren Şeker
Bilgisayar Mühendisi ve Yönetim Bilişim Sistemleri
Lisans, Yüksek Lisans ve Doktora eğitimlerini Bilgisayar Mühendisliği alanında tamamladıktan sonra doktora sonrası araştırmacı olarak University of Texas at Dallas'ta akademik çalışmalarda bulunmuştur. 6 ayrı ülkede ve 17 ayrı üniversitede çok farklı konularda dersler anlatmış olan Şadi Evren ŞEKER, en son 2017 yılında, ABD'de ders verdiği üniversiteden ayrılarak Türkiye'ye dönmüştür. Çok sayıda kitapları, saygın akademik makaleleri ve patenti olan Şadi Evren ŞEKER, ayrıca Türkiye'de 2000 yılından beri aktif olarak bilişim alanında faaliyet gösteren çok sayıda şirkette çalışmış ve halen büyük veri, veri bilimi ve yapay zeka konularında aktif olarak kendi şirketinin yöneticiliğini yapmaktadır.