Sıfırdan Bir Algılayıcı Kodlayın
Birkaç Python satırında bir nöron.
Sıfırdan Bir Algılayıcı Kodlayın, CoddyKit'te ücretsiz bir Deep Learning Academy dersidir. Bu, 4 dersinin 3. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, Deep Learning Academy öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. Deep Learning Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
Bu dersin bazı bölümleri henüz çevrilmemiş olup İngilizce olarak gösterilmektedir.
What Is a Perceptron
A perceptron is one neuron plus a learning rule. It is the original trainable building block of neural networks, and you can code it from scratch. 🛠️
Start with Weights
First create the weights and a bias. Starting them at zero is fine for a perceptron; learning will move them where they need to be.
weights = [0.0, 0.0]
bias = 0.0Predict with a Step
The predict step computes the weighted sum, then applies the step function to return 0 or 1.
score = w[0]*x[0] + w[1]*x[1] + bias
return 1 if score >= 0 else 0Measure the Error
Compare the prediction to the true label. The error is simply target minus prediction: 0 when right, plus or minus one when wrong.
error = target - predictionThe Update Rule
The update rule nudges each weight by the error times the input. Wrong guesses push the weights toward the correct answer.
w[i] += lr * error * x[i]Update the Bias Too
The bias learns the same way, but its input is always 1. So you simply add the learning rate times the error.
bias += lr * errorThe Learning Rate
The learning rate scales how big each update is. Small values learn slowly but steadily; large ones can overshoot the answer.
lr = 0.1One Pass: an Epoch
Looping once over every training example is called an epoch. You usually repeat for several epochs until mistakes stop.
The Training Loop
Each step of training predicts, measures error, and updates the weights and bias. Repeat across the dataset to learn.
for x, target in data:
err = target - predict(x)
update(x, err)It Learns AND
Feed it the AND truth table and the perceptron converges fast. Both inputs must be 1 for it to output 1.
Convergence Guarantee
If the data is linearly separable, the perceptron is guaranteed to find a separating line. That promise is the convergence theorem.
Quick Check
Recall how a perceptron corrects itself.
Recap
A perceptron predicts with a step, measures error, and updates weights by lr times error times input. Repeat over epochs and it learns separable data. ✅
Sıkça Sorulan Sorular
“Sıfırdan Bir Algılayıcı Kodlayın” dersi ücretsiz mi?
Evet — “Sıfırdan Bir Algılayıcı Kodlayın” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve Deep Learning Academy kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. Deep Learning Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
“Sıfırdan Bir Algılayıcı Kodlayın” dersinde ne öğreneceğim?
Birkaç Python satırında bir nöron. Deep Learning Academy ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.
Deep Learning Academy öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?
Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te Deep Learning Academy, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 3. dersidir.
“Sıfırdan Bir Algılayıcı Kodlayın” dersi ne kadar sürer?
Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.
Bu Deep Learning Academy dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?
Evet. Her Deep Learning Academy dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.
Bu kursun tüm dersleri
- Ağırlıklar, Sapma ve Ağırlıklı Toplam
- Basamak Fonksiyonu ve Doğrusal Kararlar
- Sıfırdan Bir Algılayıcı Kodlayın
- XOR Sorunu: Tek Bir Nöron Neden Yetmez