Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi · Yazılım Mühendisliği (%30 İngilizce) · Lisans
AKTS: 5 T+U+L: 2+0+1 Bölüm Seçmeli
Koordinatör: Dr. Öğr. Üyesi Sahra TİLKİ
Dersin Amacı
Derin öğrenme insan beyninin yapısına benzer yapay sinir ağları ile oluşturulmuş bir yapı ile kompleks karar verme mekanizmalarının taklit etme yöntemidir. Ders derin olmayan basit yapay sinir ağları ile başlayarak daha çok katmanlı sinir ağlarına ve bu ağları eğitme yöntemlerine odaklanır.
Ders İçeriği
Derin Öğrenme ve Yapay Sinir Ağları-Giriş ve Temel Kavramlar, Yapay Sinir Ağları Eğitimi, Evrişimsel (Konvolüsyonel) Sinir Ağları, Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN, LSTM, GRU vb.) İleri/Seçme Derin Öğrenme Konuları
Dersin Öğrenme Çıktıları
- Makine öğrenmesine ait temel kavramları öğrenmek
- Derin sinir ağları ve derin öğrenme mantığını kavramak
- Derin öğrenme mimarilerinin yapısını öğrenerek bu ağları kütüphaneler yardımıyla oluşturmak
- RNN, LSTM, GAN gibi algoritmaları öğrenip bunları uygulayabilmek
- Aktarmalı Öğrenme (Transfer Learning) kavramını öğrenmek ve uygulamasını yapabilmek