Skip to main content

Deep Learning Kitabı Yakında Türkçe olarak Yayınlanacak

Yayınevinin talebi üzerine zorunlu düzeltme

Talep Tarihi: 31.10.2018

Talep İçeriği: Aşağıda üzeri çizili ifadenin tam olarak doğru olmadığı, kitap çevirisinin ve yayımının Buzdağı Yayınevi tarafından yapıldığı belirtilmiştir.

Open Zeka ve Buzdağı Yayınevi Ian Goodfellow, Yoshua Bengio ve Aaron Courville tarafından yazılan Deep Learning kitabını Türkçe olarak yakında yayınlayacak.

Tez: Deep Learning of Representations and its Application to Computer Vision

The goal of this thesis is to present a few small steps along the road to solving general artificial intelligence. This is a thesis by articles containing four articles. Each of these articles presents a new method for performing perceptual inference using machine learning and deep architectures. Each of these papers demonstrates the utility of the proposed method in the context of a computer vision task. The methods are more generally applicable and in some cases have been applied to other kinds of tasks, but this thesis does not explore such applications.

Derin Öğrenme Yaz Okulu 2015

Derin Öğrenme Yaz Okulu Montreal/Kanada’da Ağustos 2015 ayında icra edildi. 10 günlük faaliyette derin öğrenmenin kullanım alanlarına yönelik konusunda uzman kişilerin katıldığı sunumlar ve otonom sistem demoları yapıldı. Aşağıda  günlük programlar halinde sunulan sunumları indirip inceleyebilirsiniz.

Gelecek yaz döneminde benzer bir faaliyeti ülkemizde yapma konusunda şimdiden  hazırlıklara başladık. Değerli katkılarınızı bekliyoruz.


1’inci Gün – 03 Ağustos 2015
Pascal Vincent: Intro to ML
Yoshua Bengio: Theoretical motivations for Representation Learning & Deep Learning
Leon Bottou: Intro to multi-layer nets

2’nci Gün – 04 Ağustos 2015
Hugo Larochelle: Neural nets and backprop
Leon Bottou: Numerical optimization and SGD, Structured problems & reasoning
Hugo Larochelle: Directed Graphical Models and NADE
Intro to Theano

3’üncü Gün – 05 Ağustos 2015
Aaron Courville: Intro to undirected graphical models
Honglak Lee: Stacks of RBMs
Pascal Vincent: Denoising and contractive auto-encoders, manifold view

4’üncü Gün – 06 Ağustos 2015
Roland Memisevic: Visual features
Honglak Lee: Convolutional networks
Graham Taylor: Learning similarit

5’inci Gün – 07 Ağustos 2015
Chris Manning: NLP 101
Graham Taylor: Modeling human motion, pose estimation and tracking
Chris Manning: NLP / Deep Learning

6’ncı Gün – 08 Ağustos 2015
Ruslan Salakhutdinov: Deep Boltzmann Machines
Adam Coates: Speech recognition with deep learning
Ruslan Salakhutdinov: Multi-modal models

7’nci Gün – 09 Ağustos 2015
Ian Goodfellow: Structure of optimization problems
Adam Coates: Systems issues and distributed training
Ian Goodfellow: Adversarial examples

8’inci Gün – 10 Ağustos 2015
Phil Blunsom: From language modeling to machine translation
Richard Socher: Recurrent neural networks
Phil Blunsom: Memory, Reading, and Comprehension

9’uncu Gün – 11 Ağustos 2015
Richard Socher: DMN for NLP
Mark Schmidt: Smooth, Finite, and Convex Optimization
Roland Memisevic: Visual Features II

10’uncu Gün – 12 Ağustos 2015
Mark Schmidt: Non-Smooth, Non-Finite, and Non-Convex Optimization
Aaron Courville: VAEs and deep generative models for vision
Yoshua Bengio: Generative models from auto-encoder

Tüm sunumları indirmek için tıklayınız.

Kaynaklar:

https://stanfordsailors.wordpress.com

https://sites.google.com/site/deeplearningsummerschool