1. Anasayfa

Ders Notları

100% Complete (success)
Dikkat !!! Lütfen okuyunuz ...

Öğretim Üyesi (Üyeleri): Dr. Öğr. Üyesi Gökhan Kayhan *

(*) Ders notu girebilmek için, bu alanda kendi isminiz yazıyor olmalı...

  • Bologna verilerinin girilmesi;
    ubys.omu.edu.tr adresinden,
    ÜBYS' de Öğretim Elemanları yetkisi seçilmeli... Öğretim elemanı danışmanlık işlemlerinden yapabilirsiniz...
Yıl: 2023, Dönem: Bahar
HB710, İleri Yapay Zeka (mufredatId:6463, dersId: 47218, programId: 5229)
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar

Ders içeriği, temel yapay zeka kavramlarından başlayarak evrişimli sinir ağları, özyinelemeli sinir ağları, takviyeli öğrenme, generative adversarial networks (GAN'lar) ve uygulamaları gibi ileri düzey yapay zeka konularını kapsar.

Dersin İçeriği

..........

Dersin Amacı

Bu ders, ileri seviyede yapay zeka ve derin öğrenme konularını kapsayan kapsamlı bir programa sahiptir. Temel yapay zeka kavramlarından başlayarak, yapay sinir ağları, evrişimli ve özyinelemeli sinir ağları, takviyeli öğrenme, GAN'lar ve çoklu ajan sistemleri gibi ileri düzey teknikler ele alınmaktadır.

Haftalık Ders İçeriği

Hafta Teorik Uygulama Laboratuar Ders Notları
1 Geriye yayılım algoritması ve optimizasyon teknikleri, Aktivasyon fonksiyonları ve kayıp fonksiyonları, Derin ağlarda aşırı uydurma (overfitting) önleme yöntemleri
2 Geriye yayılım algoritması ve optimizasyon teknikleri, Aktivasyon fonksiyonları ve kayıp fonksiyonları, Derin ağlarda aşırı uydurma (overfitting) önleme yöntemleri
3 Evrişimli Sinir Ağları (CNN'ler), Evrişimli katmanlar ve havuzlama katmanları,Transfer öğrenme ve önceden eğitilmiş model kullanımı, Nesne tanıma ve görüntü sınıflandırma uygulamaları
4 Evrişimli Sinir Ağları (CNN'ler), Evrişimli katmanlar ve havuzlama katmanları,Transfer öğrenme ve önceden eğitilmiş model kullanımı, Nesne tanıma ve görüntü sınıflandırma uygulamaları
5 Özyinelemeli Sinir Ağları (RNN'ler), Temel RNN yapısı ve sorunları (uzun vadeli bağımlılık, kaybolan/gradiyent patlaması) LSTM ve GRU hücreleri, Dil modelleme, metin üretme ve zaman serisi tahmini uygulamaları
6 Özyinelemeli Sinir Ağları (RNN'ler), Temel RNN yapısı ve sorunları (uzun vadeli bağımlılık, kaybolan/gradiyent patlaması) LSTM ve GRU hücreleri, Dil modelleme, metin üretme ve zaman serisi tahmini uygulamaları
7 Derin Q-Ağları ve Takviyeli Öğrenme, Q-learning ve değer fonksiyonlarının yakınsaması, Deep Q-Networks (DQN) ve Double DQN, Atari oyunları ve robot kontrolü için DRL uygulamaları
8 Derin Q-Ağları ve Takviyeli Öğrenme, Q-learning ve değer fonksiyonlarının yakınsaması, Deep Q-Networks (DQN) ve Double DQN, Atari oyunları ve robot kontrolü için DRL uygulamaları
9 Derin Q-Ağları ve Takviyeli Öğrenme, Q-learning ve değer fonksiyonlarının yakınsaması, Deep Q-Networks (DQN) ve Double DQN, Atari oyunları ve robot kontrolü için DRL uygulamaları
10 Çoklu Ajan Sistemleri ve GAN'lar, Çoklu ajanların koordinasyonu ve rekabeti, Generative Adversarial Networks (GAN'lar) ve çeşitli varyantları GAN'larla resim sentezi, yüz üretimi ve veri artırma uygulamaları
11 Çoklu Ajan Sistemleri ve GAN'lar, Çoklu ajanların koordinasyonu ve rekabeti, Generative Adversarial Networks (GAN'lar) ve çeşitli varyantları GAN'larla resim sentezi, yüz üretimi ve veri artırma uygulamaları
12 Çoklu Ajan Sistemleri ve GAN'lar, Çoklu ajanların koordinasyonu ve rekabeti, Generative Adversarial Networks (GAN'lar) ve çeşitli varyantları GAN'larla resim sentezi, yüz üretimi ve veri artırma uygulamaları
13 Yapay zeka modellerinin güvenliği ve saldırılara karşı savunma yöntemleri Veri gizliliği ve etik konuları, Güvenli yapay zeka algoritmaları ve sistem tasarımı
14 Yapay zeka modellerinin güvenliği ve saldırılara karşı savunma yöntemleri Veri gizliliği ve etik konuları, Güvenli yapay zeka algoritmaları ve sistem tasarımı
15 Konuyla ilgili makale inceleme ve anlatımı