Skip to main content

Hızlı Derin Öğrenme Uzmanı Yetiştirme Programı – 2 Günlük Eğitim

Yer: Ankara
Tarih: 14-15 Ocak 2017
Süre: 12 saat

Bu eğitim NVIDIA Partneri Open Zeka firmasının hızlı derin öğrenme uzmanı yetiştirme programıdır. Eğitim programı kapsamlı uygulamalar içermektedir.

Eğitime katılanlara eğitim kapsamını belirten katılımcı belgesi verilecektir.

Eğitime katılan herkese, eğitim süresince kendi dizüstü bilgisayarlarından erişebilecekleri yüksek işlem gücüne sahip (GPU: Titan X) sanal makinelerde kurulu NVIDIA DIGITS erişimi verilecektir. Katılımcılar sanal makineye erişimleri için kendi dizüstü bilgisayarlarını getirmesi gerekmektedir.

Detaylı bilgi ve katılım için: https://embedded.openzeka.com/urun/derin-ogrenme-egitimi-2-gunluk/

Derin Öğrenme Uygulama Eğitimi – Ankara

19 Kasım 2016 saat 10.00-13.00 arasında TTGV (Kıvılcım) Ankara ofisinde 3 saatlik derin öğrenme eğitimi icra edilecektir. Eğitimler kapsamında çeşitli derin öğrenme uygulamaları ve demoları gösterilecektir.

Sunum dosyaları:

Derin Öğrenme Nedir?

1. Derin Ogrenme Nedir-19.11.2016.pdf

NVIDIA Digits ile Veriseti Eğitimi

2. NVIDIA DIGITS ile Derin Ogrenme-19.11.2016.pdf

Jetson TX1 ile Uçtan Uça Derin Öğrenme Uygulaması Geliştirme

3. Jetson - Uctan Uca derin Ogrenme-19.11.2016.pdf

Eğitim Konuları:

  1. Derin Öğrenme Nedir?
  2. NVIDIA DIGITS ile Derin Öğrenme
  3. Jetson TX1 ile Uçtan Uça Derin Öğrenme Uygulaması Geliştirme

İlgi alanlari robotik, drone, otonom sistem, görüntü analizi, derin öğrenme, makine öğrenmesi, yapay zeka olan katılımcıları bekliyoruz.

Katılım ücretsizdir. Detaylar ve bilet için: https://www.meetup.com/Ankara-Deep-Learning/events/235571812/

Sponsorlar: Open Zeka, NVIDIATTGV (Kıvılcım)

Kara Sistemlerinde Yapay Zeka Uygulamaları Sunumu

Sunum konusu: Kara Sistemlerinde Yapay Zeka Uygulamaları

Sunum dosyası:

Kara-Sistemlerinde-Yapay-Zeka-Uygulamalari-Web-08.11.2016.pdf

Detay: Son dönemde bir yapay zeka yaklaşımı olan derin öğrenmenin insan-makine ve makine-makine etkileşimini nasıl artırdığı anlatılacaktır. Ayrıca derin öğrenmenin kara sistemlerinde uygulamaları örneklendirelecektir.

Tarih/Saat: 08 Kasım 2016/16.00-16.30

Yer: ODTÜ Kültür ve Kongre Merkezi, Kemal Kurdaş Salonu

ODTÜ girişte Kara Sistemleri Seminerine katılımmak maksadıyla geldiğinizi belirtiniz.

Open Zeka Derin Öğrenme Servisi Model Yapıları

Open Zeka Servisi geliştirilmesinde kullanılan modellerin geliştirilmesinde kullanılan kaynaklara aşağıdan erişebilirsiniz.

  1. Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks
    https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn
  2. DeepBox: Learning Objectness with Convolutional Networks  (Experiments on both PASCAL and COCO)
    https://github.com/weichengkuo/DeepBox
    https://porter.io/github.com/weichengkuo/DeepBox
  3. Places2
    http://places2.csail.mit.edu/
    http://image-net.org/challenges/talks/WM_presentation.pdf
  4. Coco
    http://image-net.org/challenges/talks/COCO-ICCV15-clean.pdf
  5. http://image-net.org/challenges/ilsvrc+mscoco2015
  6. Yüz tanıma
    1. Yüz tanıma kütüphane: http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/vgg_face/
    2. https://github.com/AlfredXiangWu/face_verification_experiment
    3. https://github.com/RiweiChen/DeepFace
    4. Veritabanı indirmek için: https://github.com/lightalchemist/FaceScrub
    5. http://arxiv.org/abs/1501.02876v4
    6. DeepFace: Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification
    7. Yüz veritabanı: http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/#download
    8. 40 GB yüz veritabanı http://wlfdb.stevenhoi.com/
    9. Openface http://cmusatyalab.github.io/openface/
    10. Veriseti http://biometrics.idealtest.org
    11. Veriseti: http://stoudemireyan32.wix.com/yanli#!face-databases/cmme
    12. A Lightened CNN for Deep Face Representation
    13. Veriseti: http://www.cbsr.ia.ac.cn/english/CASIA-WebFace-Database.html
    14. Veriseti: http://www.cs.tau.ac.il/~wolf/ytfaces/
    15. Learning Face Representation from Scratch
    16. Akadmeik kişi: http://dayongwang.info
    17. Clustering Millions of Faces by Identity
    18. Face Search at Scale: 80 Million Gallery
    19. Örnek kodlar: https://github.com/tambetm/face_kiosk
    20. Kitap: Advances in Face Detection and Facial Image Analysis
    21. http://vintage.winklerbros.net/emotiW.html
    22. caffe yüz kütüphane: https://github.com/guoyilin/caffe
  7. Fashion API
    https://github.com/DeepFashion/Caffe-API
  8. Speech Recognition
    1. https://github.com/pannous/caffe-speech-recognition
    2. https://github.com/pannous/tensorflow-speech-recognition
    3. https://github.com/baidu-research/warp-ctc
    4. https://github.com/SeanNaren/CTCSpeechRecognition
    5. http://svail.github.io/mandarin/
    6. http://deeplearning.stanford.edu/lexfree/
  9. Baidu: https://svail.github.io/
  10. http://www.nervanasys.com/https://github.com/nervanazoo/NervanaModelZoo
  11. https://github.com/karpathy/neuraltalk2
    1. Demo: http://cs.stanford.edu/people/karpathy/neuraltalk2/demo.html
    2. Demodan elde edilen metin sese çevrilecek.
    3. Örnek: metin ses dönüşümü: http://responsivevoice.org/api/
  12. http://songhan.github.io/SqueezeNet-Deep-Compression/
    1. https://github.com/songhan/SqueezeNet-Deep-Compression
    2. https://github.com/DeepScale/SqueezeNet
  13. Örnek servisler
    1. http://emovu.com/e/
  14. Kanser hücre tespiti yarışması http://grand-challenge.org/
  15. İsme göre cinsiyet tespiti: https://genderize.io
  16. LWF veritabanını cinsiyete göre sınıflandırma: https://github.com/Pletron/LFWgender
  17. Yaş ve cinsiyet sınıflandırma: https://github.com/GilLevi/AgeGenderDeepLearning
  18. Duygusal sınıflandırma: http://www.openu.ac.il/home/hassner/projects/cnn_emotions/
  19. Resim metin – Generative Adversarial Text-to-Image Synthesis: https://github.com/reedscot/icml2016
  20. Deep learning API with emotion recognition application: https://github.com/mihaelacr/pydeeplearn
  21. Kütüphaneler:
    1. http://www.vlfeat.org/matconvnet/
  22. Logo tespiti
    1. http://logo-net.org
    2. LOGO-Net: Large-scale Deep Logo Detection and Brand Recognitionwith Deep Region-based Convolutional Networks
    3. Logo veritabanı: http://www-sop.inria.fr/members/Alexis.Joly/BelgaLogos/BelgaLogos.html#download
  23. Servisler
    1. https://www.labell.io/
    2. https://sightengine.com/
    3. http://www.faceall.cn/
    4. http://imagevision.com/
  24. DeepPose implementation nudity
    1. https://github.com/mitmul/deeppose
    2. http://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/ja//pubs/archive/42237.pdf
    3. Nudity detection with Python
    4. Applying deep learning to classify pornographic images and videos
  25. Describing Videos with Neural Networks -Neurotalk
  26. Makine kurulumu
    1. The World’s Fastest Deep Learning System Right at Your Desk
  27. Diğer:
    1. convnet-benchmarks: https://github.com/soumith/convnet-benchmarks