Instructors
Metehan Seyran
Computer Engineering #3 @I.T.U
Prerequisities
- Basic knowledge about Python programming language
Goal
Make students familiarize concepts about Machine and mostly Deep Learning.
Syllabus
| #Date | #Topic | #Description |
|---|---|---|
| 11 October 2019 | Course Introduction | Deep Learning nedir,kullanım alanları nelerdir, niye bu kadar popüler gibi sorulara değinilip kısaca syllabus'tan bahsediş |
| 18 October 2019 | Logistic Regression & NumPy 1 | Logistic Regression algoritması ve NumPy ile implemente edilmesi(ağırlıklı olarak NumPy) |
| 25 October 2019 | Logistic Regression & NumPy 2 | Logistic Regression algoritması ve NumPy ile implemente edilmesi(implementation) |
| 15 November 2019 | Linear classification and Loss Function | Nöral ağlarda gerçekleşen forward propagation ve kayıp fonksiyonu |
| 22 November 2019 | Backpropagation & Deeper Neural Networks | Nöral ağlarda gerçekleşen update olayları ve birden fazla katmanlı derin nöral ağlar |
| 29 November 2019 | Hyperparameter Tuning | Nöral Ağlarda üzerinde yapılan küçük verimli uygulamalar |
| 6 December 2019 | Implementation using a framework | Seçilen bir Python framework'ü kullanarak NumPy ile yazılmış kodları karşılaştırma |
Lessons will be around 1:30 - 2 hours
Important Links
The Deep Learning Book
Deep Learning Specialization
Stanford Introduction to Deep Learning Course
More will be added...
Suggested Readings
The Deep Learning Book
More will be added...
Project
Short project details. For more information visit the Project file
