Amaç-İçerik
Bu yaz okulu, yapay ve derin öğrenmedeki modern yöntemleri ve bunların matematiksel temellerini konu ediniyor. Eğitmenler hayat boyu ayrışık (disentangled) öğrenme, geometrik derin öğrenme, çoklu görevle (multi-task) öğrenme ve yapay/derin öğrenme için optimizasyon konularındaki güncel çalışmalarını ve bu çalışmaların dayandığı matematiksel temelleri anlatacaklar.
Kontenjan
25
Ücret
Etkinlik katılımcıları çadırda kalır, yedi gün dört öğün yemek, temel ihtiyaçlar hepsi dahil 5.900TL’dir (Nisan ayı sonrasında fiyat artışı olabilir).
Ön Koşul
Yapay öğrenmeye giriş düzeyinde bilgi (lineer cebir,vektör/matris hesaplamaları, temel derin öğrenme mimarileri, bayır inişi (gradient descent) temelli optimizasyon, vb)
Ek Hazırlık
İşlenecek konular hakkında fikir vermesi ve ön hazırlık olması açısından şu iki temel kitabın giriş kısımlarına bakılabilir: https://www.deeplearningbook.org/ ve https://mml-book.github.io/
Detaylı İçerik
1. Gün
Olasılık ve istatistik (rassal değişkenler, Bayes kuralı, yapay öğrenmede sıkça kullanılan dağılımlar, …)
2.Gün
Optimizasyon teknikleri (konveks optimizasyon, bayır inişi, rassal yöntemler, …)
3.Gün
Öğrenme kuramı (öğrenme ve kestirim, kayıp fonksiyonları, düzenlileştirme, …)
4.Gün TATİL
5.Gün
Parametrik olmayan öğrenme (k-en yakın komşu yaklaşımı, karar ağaçları, destek vektör makineleri, …)
6.Gün
Güdümsüz öğrenme (kümeleme, temel bileşenler analizi, özkodlayıcı,…)
7.Gün
Konuların özeti, yapay öğrenmenin geleceğine ve eğitmenlerin kendi çalışmalarına dair tartışmalar
