Titanik'in hayatta kalmasını tahmin etmek: PyTorch ve Next.js ile bir AI Web Uygulaması Yapı

Hiç bir makine öğrenme modelini geliştirme ortamından alıp gerçek, interaktif bir web uygulamasına dönüştürmenin nasıl olacağını merak ettiniz mi? Bu metin tabanlı kurs, derin öğrenme modelinizi oluşturma ve işlevsel bir web hizmeti olarak dağıtma sürecinin tamamında size rehberlik edecek. PyTorch kullanarak sinirsel ağların temellerini öğrenecek, klasik Titanic veri seti üzerinde bir model eğitecek ve onu modern Next.js ön tarafına bağlayarak hem arka taraf AI mantığı hem de ön taraf web geliştirmesiyle pratik deneyim kazanacaksınız. Ne öğreneceksin: - Temel derin öğrenme kavramlarını, sinir ağı mimarilerini ve veri öncesi işleme tekniklerini anlayın. - PyTorch kullanarak yolcu verilerine dayalı hayatta kalma olasılığını tahmin etmek için ikili sınıflandırma modeli eğitin. - Makine öğrenme kodunuzun yapısını oluşturmak için modern tip ipuçları da dahil olmak üzere temiz Python kodlama uygulamalarını uygulayın. - Next.js kullanarak kullanıcı girişlerini toplamak ve tahminleri göstermek için duyarlı bir web arayüzü oluşturun. - PyTorch modelini gerçek zamanlı çıkarım taleplerini yönetmek için Next.js API rotasına bağlayın. - Standart doğrulama metriklerini kullanarak modelinizin performansını değerlendirmeyi pratik edin. Ders, derin öğrenme ve web geliştirme alanındaki temel terminoloji ve temel kavramlarla başlar ve veri hazırlığından son uygulama entegrasyonuna kadar adım adım size rehberlik eder. Yazılı açıklamalar, yapısal kod parçaları ve öğrenmenizi güçlendirmek için tasarlanmış pratik egzersizler aracılığıyla çalışacaksınız. Bu kurs yapay zeka ve web geliştirme ile ilgilenen yeni başlayanlar için tasarlanmıştır; PyTorch veya Next.js ile önceden deneyimi gerekmez. Veri bilimi ve web gelişimi arasındaki boşluğu kapatmak için bugün okumaya başlayın.