Akademik Dersler - İçerik

Bir yapay nöronu ve farklı aktivasyon fonksiyonlarını (Sigmoid, ReLU) matematiksel olarak açıklayabilir.
Geri Yayılım (Backpropagation) algoritmasının arkasındaki gradyan (türev) temelli optimizasyon mantığını açıklayabilir.
TensorFlow/Keras kullanarak bir Çok Katmanlı Algılayıcı (MLP) modeli kurabilir, eğitebilir ve değerlendirebilir.
Derin ağlarda optimizasyon (SGD, Adam) ve düzenlileştirme (Dropout) tekniklerini uygulayabilir.
Bir Evrişimli Sinir Ağı (CNN) katmanının (Filtre, Adımlama, Dolgulama) ne işe yaradığını açıklayabilir.
Bir Tekrarlayan Sinir Ağı (RNN) hücresinin (LSTM/GRU) temel çalışma prensibini ve neden dizisel (sequential) veride kullanıldığını açıklayabilir.