PyTorch ile Derin Öğrenme Eğitimi

Pytorch ile Derin Öğrenme Eğitimi

PyTorch ile Derin Öğrenme eğitimi, tensor/autograd temellerinden CNN–RNN–Transformer mimarilerine, eğitim döngüsü, optimizasyon, transfer öğrenme ve deployment süreçlerine kadar uçtan uca uygulamalı bir akış sunar. Katılımcılar, gerçek projelerde performans odaklı eğitim, deney yönetimi ve ölçeklenebilir model servisleme yetkinliği kazanır.

15 Kontenjan

Eğitim Planlanmaktadır

Yapay Zeka

Online

Pytorch ile Derin Öğrenme Eğitimi

PyTorch ile Derin Öğrenme Eğitimi, derin öğrenme modellerini sıfırdan kurma, eğitme, optimize etme ve yayına alma sürecini PyTorch ekosistemi üzerinden uçtan uca öğretir.
Tensor işlemlerinden başlayarak; CNN, RNN, Transformer, Generatif Modeller gibi modern mimarilere uzanan bu program, katılımcılara uygulamalı proje geliştirme yetkinliği kazandırmayı hedefler.

PyTorch Nedir?

PyTorch; açık kaynaklı, dinamik hesaplama grafiğine sahip, esnek ve geliştirici dostu bir derin öğrenme kütüphanesidir.
Bu eğitimde PyTorch’un temel yapı taşları olan tensorlar, autograd, sinir ağı katmanları, optimizasyon süreçleri öğrenilir ve gerçek senaryolar üzerinden model geliştirme pratiği kazanılır.

Eğitim Türü: Online (Çevrimiçi)
Sertifika Bilgisi: Üniversite Onaylı Sertifika

Önemli Notlar (ARC Enstitü Standartları)

Eğitimler Online / Örgün / Videolu seçeneklerle sunulabilir.
Küçük kontenjan ile birebir takip ve yüksek verimlilik sağlanır.
Dersler kayıt altına alınır, tekrar izleme imkânı sunulur.
Grup katılımlarında indirim uygulanabilir.
Sertifikasyon süreci ARC Enstitü tarafından yürütülür.
Katılımcılar eğitim süresince 7/24 destek alabilir.

Devamını Göster

Eğitim İçeriği

- Derin öğrenme evrimi ve temel kavramlar
- PyTorch ekosistemi ve modern bileşenler
- Lineer cebir, türev ve olasılık temelleri (pratik odaklı)
- Tensor mantığı: broadcasting, einsum, GPU temelleri

- Tensor yaşam döngüsü ve bellek yönetimi
- Autograd mantığı, backpropagation yaklaşımı
- Dinamik hesap grafiği ve çalışma modları
- Loss fonksiyonları ve metriklerle ölçümleme

- Dataset / DataLoader mantığı
- Görüntü – metin – ses verisi ile çalışma girişleri
- Veri artırma (augmentation) stratejileri
- Büyük veri okuma ve performans iyileştirme

- nn.Module yapısı ve modüler katman tasarımı
- Training loop standardı (batch, epoch, validation)
- Overfitting önleme: regularization, early stopping
- Lightning / Accelerate gibi eğitim kolaylaştırıcılar

- ResNet, EfficientNet gibi modern CNN yapıları
- Detection & Segmentation kavramları
- Self-supervised görsel öğrenmeye giriş
- Endüstriyel görüntü senaryoları ile uygulama

- RNN, LSTM, GRU temel mantığı
- Attention mekanizmasına giriş
- Sequence-to-sequence yaklaşımı
- Basit zaman serisi / metin uygulamaları

- Transformer mimarisi (encoder–decoder, attention)
- Fine-tuning yaklaşımları (LoRA / QLoRA mantığı)
- Dağıtık eğitim kavramları (DDP/FSDP giriş)
- RAG ve modern LLM iş akışlarına giriş

- GAN, VAE temel yaklaşımı
- Diffusion modellerin mantığı (genel çerçeve)
- Metinden görsel üretime giriş (atölye mantığı)

- Quantization, pruning, distillation kavramları
- ONNX / TorchScript ile export süreçleri
- FastAPI ile servisleştirme yaklaşımı
- Edge/mobile dağıtımın temel prensipleri

- Deney takibi ve versiyonlama yaklaşımı
- CI/CD mantığı ve model yaşam döngüsü
- Model drift ve veri izleme temelleri
- Güvenlik, yönetim ve üretim standardı kavramları

Kimler İçin?

Yapay zeka ve makine öğrenmesi alanında uzmanlaşmak isteyenler
Veri bilimciler, yazılım geliştiriciler ve mühendisler
Derin öğrenme modellerini projelerine entegre etmek isteyen profesyoneller
Akademisyenler, araştırmacılar ve lisans/yüksek lisans öğrencileri
Sağlık, finans, otomotiv, perakende gibi sektörlerde AI uygulamaları geliştirmek isteyen ekipler