It is perfect for video and image analytics and deep learning training.
Video ve görüntü analizleri ile derin öğrenme eğitimi için mükemmeldir.
Thus, deep learning models are a class of artificial neural networks.
Dolayısıyla, derin öğrenme modelleri yapay sinir ağlarının bir sınıfıdır.
Yet the limitations of deep learning are the true cause for concern.
Yet they extend everywhere deep learning is used.
Welcome to this course on the practical aspects of deep learning.
Derin öğrenmenin pratik yönleri üzerine olan bu derse hoş geldiniz.
This is one of the areas where deep learning has made great progress.
Bu alanlardan biri, derin öğrenme büyük bir ilerleme yaptı.
Accelerate time to train and deploy deep learning workloads with high accuracy.
Derin öğrenme iş yüklerini yüksek doğrulukla eğitme ve devreye alma süresini kısaltın.
In a similar way, deep learning algorithms can automatically translate between languages.
Benzer şekilde, derin öğrenme algoritmaları otomatik olarak diller arasında çevirebilir.
Push deep learning models for apps in a containerized, hybrid cloud foundation.
Uygulamalar için konteynerli hibrit bulut temelinde derin öğrenme modellerini destekleyin.
I'm excited to explore deep learning methods for platform security.
Platform güvenliği için derin öğrenme yöntemlerini keşfetmekten büyük heyecan duyuyorum.
Artificial general intelligence is becoming possible because of deep learning.
Yapay genel zekâ, derin öğrenme nedeniyle mümkün hale geliyor.
Advanced problems and current issues in deep learning and convolutional neural networks.
Katmanlı sinir ağları ve derin öğrenme alanına ilişkin karmaşık problemler ve güncel konular.
Operationalize data science with enhanced visual modeling and automated deep learning.
Geliştirilmiş görsel modelleme ve otomatikleştirilmiş derin öğrenme ile veri bilimini işlevsel hale getirin.