Ders Tanımı:  Bu derste modern yapay sinir ağlarının temeli olan derin öğrenmeye giriş konusu anlatılmaktadır. Derste; temel sinir ağları, evrişimsel ve özyineli ağ yapıları, derin güdümlü ve güdümsüz öğrenme, bilgisayarla görü, görüntü işleme ve doğal dil işleme gibi alanlardaki uygulamalar, eğitim ve eniyileme konuları işlenmektedir.

Dersin Öğrenim Çıktıları: 

  • Güdümlü/güdümsüz öğrenme için evrişimsel sinir ağları tasarlamak
  • Derin ağları eğitmek için öğrenme teknikleri uygulamak
  • Hiper-parametrelerin öğrenme başarımı üzerindeki etkilerini analiz etmek
  • Derin ağların bilgisayarla görü, görüntü işleme ve doğal dil işlemedeki uygulamalarını tanımak
  • Derin öğrenme için güncel yazılım ve donanım araçlarını kullanabilmek

Dersin kapsamı aşağıdaki konuları içermektedir:

  1. Makine Öğrenme ve Sinir Ağlarına Giriş
  2. Sinir Ağlarının Eğitimi
  3. Evrişimsel Sinir Ağları (ESA)
  4. ESA’daki Ağ Katmanları
  5. Derin Öğrenme Donanım ve Yazılımları
  6. Derin Öğrenme Mimarileri
  7. Derin Öğrenme Stratejileri
  8. Bilgisayarla Görü ve Derin Öğrenme
  9. Görüntü İşleme ve Derin Öğrenme
  10. Doğal Dil İşleme ve Derin Öğrenme
  11. Özyineli Sinir Ağları ve LSTM’ler
  12. Difüzyon ve Transformer Modelleri
  13. Güdümsüz Öğrenme ve Üretici Modelleme
  14. Derin Öğrenmenin Gelişmiş Uygulamaları

Değerlendirme:
Ödevler: %20
Dönem projesi: %10
Vize sınavı: %30
Final sınavı: %40