Derin öğrenmenin temel kavramlarını ve geleneksel makine öğrenmesinden nasıl farklı olduğunu anlayın. Derin öğrenmenin tarihini, motivasyonunu ve çeşitli alanlardaki gerçek dünya uygulamalarını öğrenin.

Nöronların mimarisi, aktivasyon fonksiyonları ve bilgiyi nasıl işledikleri dahil olmak üzere sinir ağlarının temellerini öğrenin. Nöronlar, katmanlar ve bir ağ üzerinden veri akışının temellerinde bilgi sahibi olun.

İleri yayılım, hata fonksiyonları, geri yayılım ve gradient descent gibi sinir ağları eğitme süreçlerini öğrenin. Aşırı öğrenme, yetersiz öğrenme gibi zorlukları ve bunların nasıl giderilebileceğini görün.

Görüntü ve video tanıma, görüntü sınıflandırma ve alansal veri içeren diğer problemlerde CNN'lerin mimarisini ve uygulamalarını keşfedin. Convolutional katmanlar, pooling ve özellik çıkartma kavramlarını anlayın.

Zaman serileri, doğal dil ve ses gibi dizi verileri için kullanılan RNN'ler ve Uzun Süreli Bellek (LSTM) ağlarına dalın. Yapılarını, ardışık bilgileri nasıl işlemede kullandıklarını ve uygulamalarını anlayın.

Büyük dil modellerinden görüntü modellerine en çok kullanılan derin öğrenme modeli haline gelmiş transformers yapısını ve bunun altında yatan attention (dikkat) mekanizmasını öğrenip uygulamalı deneyim edinin.

Adam ve RMSprop gibi gelişmiş optimizasyon tekniklerini ve model eğitimini ve genellemesini iyileştirmek için dropout ve batch normalizasyon gibi regularization yöntemlerini öğrenin.

Önceden eğitilmiş modellerin yeni görevlere uyarlanmasını sağlayan transfer learning ve fine-tuning kavramlarında uzanlaşın. Avantajlarını ve bu teknikleri projelerinizde nasıl etkili bir şekilde uygulayacağınızı öğrenin.

Derin öğrenmenin etik etkilerini, yanlılık, şeffaflık ve yapay zekanın toplum üzerindeki etkisi dahil olmak üzere önemli konularını tartışın. Derin öğrenme araştırmalarında ve uygulamalarında gelecek trendlerini ve zorluklarını keşfedin.