Prof. Dr. M. Ali Akcayol

DERİN ÖĞRENME
Katalog Tanımı Derin öğrenme ve makine öğrenmesinin temelleri, olasılık, dağılımlar, bilgi teorisi, yapay sinir ağları, otomatik kodlayıcılar ve uygulamaları, evrişimsel sinir ağları ve uygulamaları, kısıtlı Boltzmann makinesi, derin kanı ağları, tekrarlayan ağlar ve uygulamaları, üretici çekişmeli ağlar ve uygulamaları, derin öğrenme modeli optimizasyonu.
Değerlendirme Arasınav - 25% Ödevler - 15% Final projesi - 30% Final sınavı - 30%
Ders Kitabı (1) Deep Learning, I. Goodfellow, Y. Bengio and A. Courville, MIT Press, 2016.
Yardımcı Kaynaklar (1) Artificial Intelligence: A Modern Approach, S. Russell, and N. Norvig, Prentice Hall, 2003. (2) The Elements of Statistical Learning, T. Hastie, R. Tibshirani and J. Friedman, Springer, 2001. (3) Machine Learning: A Probabilistic Perspective, K. P. Murphy, MIT press, 2012.
Ders Konuları (1) Derin öğrenmeye giriş (2) Makine öğrenmesinin temelleri (3) Yapay sinir ağları (4) Deep feedforward networks (5) Convolutional neural networks ve uygulamaları (6) Autoencoder ve uygulamaları (7) Recurrent neural networks ve uygulamaları (8) Restricted Boltzmann makinesi ve uygulamaları (9) Deep belief networks ve uygulamaları (10) Generative adversarial ve uygulamaları (11) Deep learning optimizasyonu
Haftalık Ödevlerle İlgili genel bilgiler - İncelenen makaleler son 3 yılda yayınlanmış olacaktır. - Makaleler SCI tarafından taranan bir dergide yayınlanmış olacaktır. - Hazırlanan rapora makalenin tam metnide eklenecektir. - Sunum yapacak öğrencilerin en geç bir gün önce sunum dosyalarını e-posta ile göndermeleri gerekmektedir.
Ders Sunumları • Derin öğrenmeye giriş - Sunum dosyası • Makine öğrenmesinin temelleri - Sunum dosyası • Yapay sinir ağları - Sunum dosyası • Derin ileri beslemeli ağlar ve öğrenme - Sunum dosyası • Convolutional neural networks - Sunum dosyası • CNN eğitimi ve mimarileri - Sunum dosyası • Autoencoders - Sunum dosyası • Recurrent neural networks - Sunum dosyası • Restricted Boltzmann makinesi - Sunum dosyası • Deep belief networks - Sunum dosyası • Generative adversarial networks - Sunum dosyası • Deep learning optimizasyonu - Sunum dosyası
Ek Materyaller • Olasılık, dağılımlar ve bilgi teorisi - Sunum dosyası

DERİN ÖĞRENME

Katalog Tanımı

Derin öğrenme ve makine öğrenmesinin temelleri, olasılık, dağılımlar, bilgi teorisi, yapay sinir ağları, otomatik kodlayıcılar ve uygulamaları, evrişimsel sinir ağları ve uygulamaları, kısıtlı Boltzmann makinesi, derin kanı ağları, tekrarlayan ağlar ve uygulamaları, üretici çekişmeli ağlar ve uygulamaları, derin öğrenme modeli optimizasyonu.

Değerlendirme

Arasınav - 25%
Ödevler - 15%
Final projesi - 30%
Final sınavı - 30%

Ders Kitabı

(1) Deep Learning, I. Goodfellow, Y. Bengio and A. Courville, MIT Press, 2016.

Yardımcı Kaynaklar

(1) Artificial Intelligence: A Modern Approach, S. Russell, and N. Norvig, Prentice Hall, 2003.
(2) The Elements of Statistical Learning, T. Hastie, R. Tibshirani and J. Friedman, Springer, 2001.
(3) Machine Learning: A Probabilistic Perspective, K. P. Murphy, MIT press, 2012.

Ders Konuları

(1) Derin öğrenmeye giriş
(2) Makine öğrenmesinin temelleri
(3) Yapay sinir ağları
(4) Deep feedforward networks
(5) Convolutional neural networks ve uygulamaları
(6) Autoencoder ve uygulamaları
(7) Recurrent neural networks ve uygulamaları
(8) Restricted Boltzmann makinesi ve uygulamaları
(9) Deep belief networks ve uygulamaları
(10) Generative adversarial ve uygulamaları
(11) Deep learning optimizasyonu

Haftalık Ödevlerle İlgili genel bilgiler

- İncelenen makaleler son 3 yılda yayınlanmış olacaktır.
- Makaleler SCI tarafından taranan bir dergide yayınlanmış olacaktır.
- Hazırlanan rapora makalenin tam metnide eklenecektir.
- Sunum yapacak öğrencilerin en geç bir gün önce sunum dosyalarını e-posta ile göndermeleri gerekmektedir.

Ders Sunumları

• Derin öğrenmeye giriş - Sunum dosyası

• Makine öğrenmesinin temelleri - Sunum dosyası

• Yapay sinir ağları - Sunum dosyası

• Derin ileri beslemeli ağlar ve öğrenme - Sunum dosyası

• Convolutional neural networks - Sunum dosyası

• CNN eğitimi ve mimarileri - Sunum dosyası

• Autoencoders - Sunum dosyası

• Recurrent neural networks - Sunum dosyası

• Restricted Boltzmann makinesi - Sunum dosyası

• Deep belief networks - Sunum dosyası

• Generative adversarial networks - Sunum dosyası

• Deep learning optimizasyonu - Sunum dosyası

Ek Materyaller

• Olasılık, dağılımlar ve bilgi teorisi - Sunum dosyası