1 Görüntü verisi: kanal, yükseklik, genişlik tensorları
2 Konvolüsyon işlemi: filtre, stride, padding
3 Pooling: MaxPooling, AveragePooling, Global Pooling
4 Klasik CNN mimarisi: Conv → Pool → Dense akışı
5 Aktivasyon haritaları (feature maps) görselleştirme
6 Data augmentation: rotation, flip, zoom, RandomCrop
7 Keras ImageDataGenerator vs keras.preprocessing.image
8 Confusion matrix ile sınıflandırma hatalarını inceleme
9 MNIST’te %99+ doğruluk hedefi
10 CIFAR-10’da 10 sınıflı nesne sınıflandırma
Kütüphaneler:
tensorflowkerasmatplotlibseaborn