Bu etkinlik, yapay ve derin öğrenmenin (matematiksel) temellerini konu ediniyor. Eğitmenler olasılık ve istatistik, tavsiye sistemleri, temsil öğrenme, mantık, geometri, doğal ve yapay görme sistemleri ve zaman serileri konularını giriş ve devam seviyesinde işleyecektir.
Yapay öğrenmeye giriş düzeyinde (lineer cebir, vektör/matris hesaplamaları, temel derin öğrenme mimarileri, bayır inişi (gradient descent) temelli optimizasyon, vb) bilgi sahibi herkes katılabilir.
Katılımcıların, güncel çalışmalarını ya da çalışmayı düşündükleri konuları anlattıkları bir poster (A0 ya A1) getirmelerini istiyoruz. Bitmiş bir çalışma olması şart değil, üzerinde bilimsel tartışma yapılabilecek herhangi bir poster olması yeterli.
İşlenecek konular hakkında fikir vermesi ve ön hazırlık olması açısından şu iki temel kitabın giriş kısımlarına bakılabilir:
www.deeplearningbook.org/ ve www.mml-book.github.io
Etkinlikte anlatım dili ingilizce olacak. Soru ve cevapları, anlaşılmayan yerlerin yeniden açıklamalarını ve etkinlik dışı konuşmaları türkçe yapacağız.
| Gün | İçerik |
|---|---|
| 1. Gün |
Bayesci istatistik - Birinci bölüm |
| 2. Gün |
Bayesci istatistik - İkinci bölüm |
| 3. Gün |
Tavsiye sistemleri, temsil öğrenimi, büyük dil modelleri |
| 4. Gün |
TATİL |
| 5. Gün |
Mantık, geometri ve yapay öğrenme |
| 6. Gün |
Biyolojik ve yapay görmenin prensipleri ve bu iki sistemin matematiksel karşılaştırması |
| 7. Gün |
Zaman serileri, Markov modelleri ve katılımcıların poster sunumu |