Son yıllarda, yapay zekâ tekniklerinden insan beyninin çalışma şeklinden esinlenerek geliştirilen ve yapay sinir ağları ilkeleri üzerine inşa edilen derin öğrenme yaklaşımları, verilerin tanınması ve sınıflandırılmasında etkin yöntem olması sebebiyle büyük önem kazanmıştır. Kitabın ilk bölümünde yapay zekâ kavramı detaylı şekilde ele alınmıştır. Yapay zekâ kavramı açıklanmaya çalışılırken tarihsel gelişiminde yer alan önemli detaylara yer verilmiş, ilkel tekniklerden daha gelişmiş tekniklere doğru bir akış takip edilmiştir. Bazı geleneksel tekniklerin sağladığı avantajlardan dolayı günümüzde hâlen kullanıldığı ve gelişmiş teknikler için bir temel oluşturduğu vurgulanmıştır. Derin öğrenme temelini oluşturan yapay sinir ağlarından kısaca bahsedildikten sonra derin öğrenme açıklanmıştır. Derin öğrenme tekniğinde kullanılan güncel aktivasyon ve kayıp fonksiyonlarına, optimizasyon algoritmalarına, aşırı öğrenme probleminin çözüm yollarına, öğrenme sürecini verimli hâle getirecek parametre ayarlarına ve derin öğrenme platformlarına yer verilmiştir. Derin öğrenme konusunda Türkçe literatürün sınırlı olması sebebiyle bu çalışmanın Türkçe literatüre katkı sağlayacağı düşünülmektedir.
-
%10İNDİRİM195,00TL 175,50TL
-
-
-
-
-
%15İNDİRİM150,00TL 127,50TL
-
%15İNDİRİM200,00TL 170,00TL
-
%15İNDİRİM150,00TL 127,50TL
-
-
%15İNDİRİM250,00TL 212,50TL
-
%15İNDİRİM300,00TL 255,00TL
-
%15İNDİRİM450,00TL 382,50TL
-
%15İNDİRİM300,00TL 255,00TL
-
-
| Taksit Sayısı | Taksit tutarı | Genel Toplam |
|---|---|---|
| Tek Çekim | 127,50 | 127,50 |
| 3 | 46,44 | 139,33 |
| 6 | 24,52 | 147,12 |
| 9 | 17,21 | 154,93 |
| 12 | 13,56 | 162,70 |
| Taksit Sayısı | Taksit tutarı | Genel Toplam |
|---|---|---|
| Tek Çekim | 127,50 | 127,50 |
| 3 | 46,44 | 139,33 |
| 6 | 24,52 | 147,12 |
| 9 | 17,21 | 154,93 |
| 12 | 13,56 | 162,70 |
| Taksit Sayısı | Taksit tutarı | Genel Toplam |
|---|---|---|
| Tek Çekim | 127,50 | 127,50 |
| 3 | 46,44 | 139,33 |
| 6 | 24,52 | 147,12 |
| 9 | 17,21 | 154,93 |
| 12 | 13,56 | 162,70 |
| Taksit Sayısı | Taksit tutarı | Genel Toplam |
|---|---|---|
| Tek Çekim | 127,50 | 127,50 |
| 3 | 46,44 | 139,33 |
| 6 | 24,52 | 147,12 |
| 9 | 17,21 | 154,93 |
| 12 | 13,56 | 162,70 |
| Taksit Sayısı | Taksit tutarı | Genel Toplam |
|---|---|---|
| Tek Çekim | 127,50 | 127,50 |
| 3 | 46,44 | 139,33 |
| 6 | 24,52 | 147,12 |
| 9 | 17,21 | 154,93 |
| 12 | 13,56 | 162,70 |
| Taksit Sayısı | Taksit tutarı | Genel Toplam |
|---|---|---|
| Tek Çekim | 127,50 | 127,50 |
| 3 | 46,44 | 139,33 |
| 6 | 24,52 | 147,12 |
| 9 | 17,21 | 154,93 |
| 12 | 13,56 | 162,70 |
| Taksit Sayısı | Taksit tutarı | Genel Toplam |
|---|---|---|
| Tek Çekim | 127,50 | 127,50 |
| 3 | - | - |
| 6 | - | - |
| 9 | - | - |
| 12 | - | - |
Son yıllarda, yapay zekâ tekniklerinden insan beyninin çalışma şeklinden esinlenerek geliştirilen ve yapay sinir ağları ilkeleri üzerine inşa edilen derin öğrenme yaklaşımları, verilerin tanınması ve sınıflandırılmasında etkin yöntem olması sebebiyle büyük önem kazanmıştır. Kitabın ilk bölümünde yapay zekâ kavramı detaylı şekilde ele alınmıştır. Yapay zekâ kavramı açıklanmaya çalışılırken tarihsel gelişiminde yer alan önemli detaylara yer verilmiş, ilkel tekniklerden daha gelişmiş tekniklere doğru bir akış takip edilmiştir. Bazı geleneksel tekniklerin sağladığı avantajlardan dolayı günümüzde hâlen kullanıldığı ve gelişmiş teknikler için bir temel oluşturduğu vurgulanmıştır. Derin öğrenme temelini oluşturan yapay sinir ağlarından kısaca bahsedildikten sonra derin öğrenme açıklanmıştır. Derin öğrenme tekniğinde kullanılan güncel aktivasyon ve kayıp fonksiyonlarına, optimizasyon algoritmalarına, aşırı öğrenme probleminin çözüm yollarına, öğrenme sürecini verimli hâle getirecek parametre ayarlarına ve derin öğrenme platformlarına yer verilmiştir. Derin öğrenme konusunda Türkçe literatürün sınırlı olması sebebiyle bu çalışmanın Türkçe literatüre katkı sağlayacağı düşünülmektedir.