Framework, yazılım geliştirmek için geliştirilmiş optimize edilmiş bir yazılımdır. Geliştiricilere temel düzenlemeler sunan güvenilir ve verimli bir çerçevedir. Farklı platformlar için özel framework yazılımları mevcuttur
Bu video, Buse adlı üniversitede eğitim veren bir akademisyenin sunduğu derin öğrenme eğitim içeriğidir.. Video, transfer öğrenme kavramından başlayarak VGGNet evrişimsel sinir ağının tarihçesini, mimari yapısını ve çalışma prensiplerini detaylı olarak anlatmaktadır. İçerikte VGG16 modelinin 16 evrişimsel katman ve 3 tam bağlantılı katmandan oluştuğu, 224x224 boyutunda RGB görüntülerle çalıştığı ve ImageNet veri setinde %94,70 doğruluk oranına ulaştığı açıklanmaktadır. Son bölümde ise PyTorch kütüphanesinde VGG modellerinin nasıl kullanılacağı adım adım gösterilmektedir.. Video, akademik makalelerden alınan teknik bilgiler, RLU aktivasyon fonksiyonunun kullanımı ve modelin diğer derin öğrenme modellerine göre performansı gibi konuları da içermektedir. Konuşmacı, "minik minik minik minik video yayınları" yapacağını belirtmektedir.
PyTorch is a popular deep learning library with Tensor and autograd features. Tensor enables GPU migration and autograd calculates automatic gradients. Latest version is PyTorch 2.1, available since 2016
Course divided into two volumes: Supervised and Unsupervised Deep Learning. Each volume focuses on three distinct algorithms. Tutorials emphasize intuitive understanding of Deep Learning concepts
Bu video, Selçuk Çağlar adlı bir teknoloji uzmanı tarafından sunulan, yapay zeka ve ses işleme konularında detaylı bir teknik eğitim içeriğidir. Konuşmacı, Türk mühendisliği okumuş olduğunu belirterek, ses filtreleme projesi hakkında kapsamlı bilgiler paylaşmaktadır.. Video, Edinburgh Üniversitesi'nin veritabanından edinilen 40 farklı konuşmacının ses kayıtlarını gürültülü ortamlarda filtrelemek için geliştirilen Segan (Serial Enhance GAN) modelinin yapısını, eğitim sürecini ve teknik detaylarını anlatmaktadır. İçerik, Auto Encoder mantığıyla çalışan modelin nasıl eğitildiğini, optimizasyon yöntemlerini, loss fonksiyonlarını ve eğitim sürecindeki checkpoint alma stratejilerini detaylı şekilde ele almaktadır.. Eğitimde ayrıca spectral normalization, skip connection, windowing fonksiyonları, Sync konvolüsyon, face shift gibi teknik konulara değinilmekte ve PyTorch kütüphanesi kullanılarak oluşturulan modellerin forward ve backward işlemlerinin nasıl gerçekleştirildiği gösterilmektedir. Video, yaklaşık bir saat uzunluğunda olup, izleyicilere derin öğrenme modellerinin iç yapısı ve ses gürültü azaltma uygulamaları hakkında detaylı bilgi sunmaktadır.
20-hour course completed in 3 weeks at 6 hours weekly. 2,209 students have enrolled. IBM instructor provides shareable certificate. Available as part of multiple programs
Bu video, bir eğitim içeriği olup, izleyicilere PyTorch kütüphanesinin kurulumunu ve karşılaşılabilecek sorunları nasıl çözeceklerini adım adım göstermektedir.. Video, PyTorch'un sanal ortamda kurulumunu ve test edilmesini anlatarak başlıyor. Ardından, kurulum sırasında karşılaşılan "specified modal not be found" hatasının çözümü için Visual Studio Code'un kurulumu gösteriliyor. Son olarak, kurulum sonrası test dosyasının nasıl silineceği ve sanal ortamın nasıl temizleneceği açıklanıyor. Video, PyTorch'u kullanmak isteyen ve kurulum sürecinde sorun yaşayan kullanıcılar için faydalı bir rehber niteliğindedir.
Bu video, bir konuşmacının PyTorch ve deep learning konularında sunduğu eğitim içeriğidir.. Video, iki ana bölümden oluşmaktadır. İlk bölümde PyTorch'ta ağ katmanlarının nasıl katman katman yazılacağı, lineer regresyon örneği üzerinden lineer fonksiyonların oluşturulması ve parametrelerinin ayarlanması gösterilmektedir. İkinci bölümde ise PyTorch'un deep learning'deki önemi, Facebook tarafından desteklenmesi ve diğer kütüphanelerle (TensorFlow, MXNet) karşılaştırması yapılmaktadır.. Konuşmacı, PyTorch'un daha esnek bir yapı sunduğu ve daha kolay yazım sağladığı için tercih edildiğini belirtmekte, kompleks ağları anlamak ve oluşturabilmek amacıyla PyTorch'a başlama kararı aldığını ifade etmektedir. Video, PyTorch kursuna dahil olanlar için temel bir eğitim niteliğindedir.
PyTorch provides GPU-accelerated tensor computation and deep neural networks. Library integrates with NumPy, SciPy, and Cython for easy extension. Uses tape-based autograd system for dynamic neural network behavior
PyTorch requires macOS 10.15 or higher. Python 3.9-3.12 is recommended. Installation via Anaconda or pip package managers. Verification possible through sample code
Bu video, bir eğitim içeriği olup, izleyicilere PyTorch kurulumunda karşılaşılabilecek sorunları ve çözümlerini göstermektedir.. Video, PyTorch kurulumunda "missing some dependencies" hatasının nasıl çözüleceğini adım adım anlatmaktadır. İlk olarak, Visual Studio Code'nun nasıl kurulacağı gösterilmekte, ardından PyTorch'ın nasıl indirileceği ve kurulacağı açıklanmaktadır. Son olarak, kurulan PyTorch'ın test edilmesi için bir script çalıştırılarak GPU performansı test edilmektedir. Video, bir serinin parçası olup, bir sonraki videoda devam edileceği belirtilmektedir.
Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan PyTorch programlama dili eğitim dersidir. Eğitmen, PyTorch kütüphanesinin temel kavramlarını ve kullanımını adım adım anlatmaktadır.. Video, PyTorch kütüphanesinin import edilmesiyle başlayıp, tensor objelerinin oluşturulması, boyutlandırılması ve dört işlem yapma konularını ele almaktadır. Daha sonra matris işlemleri, dilimleme, PyTorch tensörlerinin Numpy array'lerine dönüştürülmesi ve GPU-CPU bellekleri arasındaki geçiş yöntemleri (cpu_to_gpu, to_device, to_cpu) detaylı şekilde gösterilmektedir.. Eğitim içeriğinde ayrıca implace fonksiyonunun bellek tasarrufu sağladığı, item metodunun tensor içindeki değerlere erişim sağladığı ve PyTorch'un otomatik gradyan hesaplama özelliği de anlatılmaktadır. Video, GPU ve CPU objeleri arasındaki farka değinerek sonlanmaktadır.
Bu video, 15 yıllık deneyime sahip bir siber güvenlik uzmanı tarafından sunulan teknik bir eğitim içeriğidir. Mehmet adlı eğitmen, PyTorch'ta güvenlik açıklıkları ve Java programlama dilini kullanarak arka kapı saldırısı gerçekleştirme tekniklerini anlatmaktadır.. Video, PyTorch'ta model yükleme mekanizmasındaki güvenlik açıklarını, model dosyalarının yapısını ve serileştirme süreçlerini ele almaktadır. Eğitmen, SnakeY kütüphanesi kullanarak Java reflection ve remote class loader tekniklerini uygulayarak sunucuya erişim sağlama sürecini adım adım göstermektedir.. Videoda ayrıca MAR dosyalarının içeriği, manifest.json ve config.yaml dosyalarının önemi, Java'da reflection ve remote class loader gibi tekniklerin nasıl kullanılacağı ve SnakeY'nin 2.1 versiyonunda yapılan güvenlik iyileştirmeleri hakkında bilgiler de paylaşılmaktadır.
Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan derin öğrenme ve makine öğrenimi eğitim içeriğidir. Eğitmen, PyTorch kütüphanesi kullanarak göğüs ekstraksiyon görüntülerinde iki sınıflı bir sınıflandırma ağının nasıl oluşturulacağını adım adım göstermektedir.. Video, sınıflandırma kavramının temel açıklamasıyla başlayıp, Google Colab platformunda PyTorch, torchvision, numpy, pandas gibi kütüphanelerin kullanımı, veri setinin hazırlanması, eğitim ve test verilerinin ayrılması, veri dengesizliğinin incelenmesi ve transfer learning ile sınıflandırma ağlarının oluşturulması konularını kapsamaktadır. Ayrıca, AlexNet ve DenseNet gibi farklı sınıflandırma ağlarının karşılaştırılması ve eğitim sürecinin nasıl başlatılacağı da anlatılmaktadır.. Eğitim sürecinde kullanılan metrikler (accuracy, Cohen's kappa skoru, classification report), optimizer'ların seçimi, parametrelerin ayarlanması, veri normalleştirme yöntemleri ve CNN modellerinin kullanımı gibi teknik detaylar da ele alınmaktadır. Video, bir sonraki bölümde performans metrikleri ve karmaşıklık matrisi hakkında daha detaylı bilgi verileceğini belirterek sona ermektedir.
"Brick Lap" kanalının sahibi tarafından sunulan bu eğitim videosu, istatistik ve enformatik lisans ve yüksek lisansları yapmış, onbeş yıldır IT sektöründe çalışan bir sunucu tarafından hazırlanmıştır.. Video, yapay zekanın tanımı ve tarihsel gelişiminden başlayarak, günümüzdeki durumuna ve gelecekteki iş dünyasına etkisine kadar uzanan kapsamlı bir anlatım sunmaktadır. İlk bölümde yapay zekanın 1950'lerden günümüze kadar olan tarihsel gelişimi ve gerekli programlama dilleri (Python, TensorFlow, PyTorch, Keras, Pandas, Numpy, OpenCV) hakkında bilgiler verilirken, ikinci bölümde el yazısı tanıma modeli oluşturma süreci uygulamalı olarak gösterilmektedir.. Video ayrıca yapay zekanın yazılım geliştirme sürecindeki olumlu etkilerini vurgulayarak, rutin görevleri otomatikleştireceğini ve yazılımcıların yaratıcılık ve problem çözme alanlarına odaklanmalarına yardımcı olacağını belirtmektedir.