Ana içeriğe atla

Fen Bilimleri Enstitüsü · Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği (%30 İngilizce) · Lisansüstü

AKTS: 7.5 T+U+L: 3+0+0 Bölüm Seçmeli
Koordinatör:

Dersin Amacı

Bu dersin mani amacı, gerçek dünya sorunlarını verimlilikle çözmek için derin modelleri öğrenmektir.

Ders İçeriği

Bu ders Yapay Zeka'nın (AI) son derece zorlu alanlarının başlangıç ​​noktasıdır. Derin öğrenme, yapay zekanın doğru kararlar vermek için gelişmeye odaklanan bir dalıdır. Ders, derin öğrenmenin hem teorik hem de pratik temellerini geliştirmeye yardımcı olacaktır. Bu dersin sonunda öğrenciler bir problemi çözmek için derin sinir ağlarını çalıştıran kendi sistemlerini kurabileceklerdir.

Dersin Öğrenme Çıktıları

  1. Makine öğrenimi kavramları hakkında temel bir anlayış geliştirmek
  2. Yapay sinir ağlarını anlama
  3. Derin öğrenmeye dalın
  4. Tensorflow, keras, caffee vb. İle derin öğrenme projeleri uygulayın
  5. Derin öğrenme terminolojileri
  6. Derin ağların düzenli hale getirilmesi, hiperparametre eğitimi
  7. Evrişimli sinir ağları
  8. Temsil Öğrenme
  9. Takviye öğrenme kavramları ve uygulaması
  10. Üretken modeller ve uygulamaları