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Conteúdo

Questões básicas
Algoritmos
Usos
Estruturas
Suporte de hardware e nuvem
Artigos científicos
Dados
Aulas de vídeo
Apresentações
Github
Blogs
Livros
Competições (kaggle etc.)
Aplicativos móveis

Questões básicas

Básico: Vamos abrir esta caixa preta: redes neurais artificiais (Merve Ayyüce Kızrak)
Motivação: A história da inteligência artificial e do aprendizado profundo (Merve Ayyüce Kızrak)
Deep Learning Start Set - Hardware e software (Arda Blue)
Inteligência Artificial - Nascimento de Máquinas que pensam e produzem (Arda Blue)
Aprendizagem em humano e máquina (Arda Blue)
Série de imagens e números no computador (Arda Blue)
Deep Learning 1 (Birol Jewellery)
Aprendizagem Deep 2 (Birol Jewellery)
Deep Learning 3 (Birol Jewellery)
Aprendizagem profunda, inteligência artificial e ciência da computação (Burak Bayramli)
O aprendizado de máquina é divertido (Özgür şahin)
O aprendizado de máquina é divertido 2 (Atakan Yenel)
O que é o aprendizado de máquina? (Halil İbrahim şafak)
Machine Learning 101 (Seray Beşer)
Deep Learning 101 (Seray Beşer)
MACHINE APRENDIZAGEM Matemática (Seray Beşer)
Guia para ser um cientista de dados (şefik İlkin Serengil)
Python: Programação de zero para especialização (Kaan Can Yılmaz)
Ciência de Dados e Python (Kaan Can Yılmaz)
Dados Visualização (Kaan Can Yılmaz)
Aprendizado de máquina (Kaan pode yılmaz)

Algoritmos

Dicas para algoritmos

Os hiper-parâmetros mais usados em aplicações de aprendizado profundo (Necmettin Çarkacı)
Sucesso em aplicações de aprendizado profundo (Necmettin carkacı)

Redes neurais artificiais (redes neurais artificiais)

Introdução às redes neurais artificiais (Arda Blue)
Redes neurais artificiais (Birol Akan Esen)
Redes neurais artificiais Conceitos básicos: perceptron, função de pontuação e cálculo de erros (função de perda) (Necmettin carkacı)
Redes neurais: para aprender com os erros do passado (şefik İlkin Serengil)
Guia de revisão do algoritmo de aprendizado de redes neurais: algoritmo de reembolso (şefik İlkin Serengil)
Rede Nural (Seray Beşer)
Percepper (perceptron (P)) (seray beşer)
Feed Forward (FF)) (Seray Beşer)
Rede Nervo Recorrente (RNN) (RNN) (Seray Beşer)
Freed Deep (DFF) (DFF)) (seray beşer)
Memória longa / de curto prazo (memória longa / de curto prazo (LSTM)) (seray beşer)
Rede de Base Radial (RBF)) (Seray Beşer)
Unidade recorrente fechada (GR)) (seray beşer)
Codificador automático (codificador automático (AE)) (seray beşer)
Codificador automático variacional (VAE) (VAE)) (seray beşer)
Codificador automático de alívio de ruído (DAE) (seray beşer)
Codificador automático esparso (SAE) (SAE) (seray beşer)
Markov Chain (Chain de Markov (MC)) (Seray Beşer)
Hopfield Network (HN) (HN)) (Seray Beşer)
Boltzmann Machine (Boltzmann Machine (ONU)) (Seray Beşer)
Máquina Boltzmann Restrita (Rastritt Un (RBM)) (Seray Beşer)
Rede de Crenças Deep (Deep Belifef Network (DBN)) (Seray Beşer)
Rede Neural Convolucional (CNN)) (Seray Beşer)

Redes neurais convolucionais)

Uma comparação profunda: o Inception e o RES-NET executam (a conexão será atualizada!) (Merve Ayyüce Kızrak)
Profundo mais profundo: redes nervosas em evolução (Merve Ayyüce Kızrak)
Entrada para Evolution Nervous Networks (Arda Blue)
Estudo sobre dados MNIST com keras baseadas em tensorflow (Erdogan Bavas)
Uma curta entrada para redes neurais conólicas (şefik İlkin Serengil)
Transferência de aprendizado: Uso do Inception V3 com Keras (şefik İlkin Serengil)

Redes de cápsulas)

Grande inovação em inteligência artificial: redes de cápsulas (Merve Ayyüce Kizrak)

Redes de fabricantes contemporâneos (redes adversárias generativas)

Redes adversárias generativas - o que é GaN? (Turco) (Muhammad Buyukkınacı)

Autocodistas (AutoEncoders)

Redes neurais artificiais: AutoEncoders (Faruk Eroğlu)
AutoEncoder (seray beşer)
Denoising AutoEncoder (Seray Beşer)
Codificador automático esparso (Sparse AutoEncoder) (seray beşer)
AutoEncoder variacional) (seray beşer)

Usos

Processamento de linguagem natural)

Análise de emoção com Keras (Birol Jewellery)
Primeiros passos no processamento de texto turco (İlker Birbil)

Segurança cibernética (segurança cibernética)

Determinação de ataques de serviço descartados usando tecnologias de aprendizado profundo (Ferhat Özgür Çatak, Ahmet Fatih Mustaçoglu)

Visão computacional

Reconhecimento óptico de personagens, reconhecimento de escrita.
YOLO: INSTALAÇÃO DE REAL -TENHO DE DETECTION DE DETECÇÃO DE PARTES (DarkNet) (Yavuz Kömeçoğlu)
Como garantimos a percepção de nossa própria pessoa ou objeto particular em Yolo? (Yavuz Kömeçoğlu)
Como melhorar os aplicativos móveis reconhecendo imagens? (Özgür şahin)
Desenvolva um aplicativo móvel que classifique a imagem em 10 minutos (Özgür şahin)

Estruturas

Caffe

Guia de Caffe - Guia de Trabalho com Caffe com todos os detalhes (Birol Kuyumcu)
Uso prático de cafe (jóias Birol)
Caffe Fine Tuning: Usando Caffe com seus próprios dados (Yavuz Kömeçoğlu)
Instalação de Caffe para Sistema Operacional do Windows (Mesut Pişkin)

Milagre

Introdução ao Keras-1 (Birol Jewellery)
Introdução ao Keras-2 (LSTM) (Birol Jewellery)
Documentação turca de Keras (Kemalcan Bora)
Instalação de Keras (İbrahim Delibaşoğlu)
Classificação dos dados do sonar com Keras (İbrahim Delibaşoğlu)

Tensorflow

Introdução ao aprendizado profundo com o tensorflow (Emre Durukan)
Entendendo o Tensorflow (M.Cemil Güney)
Documentos de treinamento turco Tensorflow (Ayse Elvan Aydemir)
Tensorflow 101 (seray beşer)

Pytorch

Introdução ao Deep Learning With Pytorch: Instalação (Young Original)

Deeplearning4J

Introdução ao aprendizado profundo com o Deeplearning4J (Mesut Pişkin)
Arquitetura Deeplearning4J (Mesut Pişkin)
Redes neurais artificiais com Deeplearning4J (Mesut Pişkin)

Fann

Guia da ferramenta Fann (Birol Jewellery)

Suporte de hardware e nuvem

Hardware

Nvidia Titan Series

Nvidia Jetson TX Series

Stick de computação neural da Intel-Movidius

O que é Intel-Movidius Neural Compute Stick e como usar (Merve Ayyüce Red)
Raspberry Pi 3 no Intel Movidius Compute Neural Stick Executando aplicativos de aprendizado profundo (Yavuz Kömeçoğlu)

Nublado

Google Colaboratory

Uso grátis de GPU com o Google Colab (Fuat)

Guias de preparação e instalação do sistema para aprendizado profundo

Driver de placa gráfica, CUDA e CUDNN Instalação

Guia de instalação da NVIDIA GPU, CUDA e CUDNN (Ender Ayhan Rencüzoğulları)

Notebook do Microsoft Azure

Artigos científicos

Geral (revisão/pesquisa)

Uma revisão dos métodos e aplicações de aprendizado profundo (Abdulkadir şeker, Banu Diri, Hasan Hüseyin Balık)

Visão computacional

Marvel: um conjunto de dados de imagem em larga escala para navios marítimos (Erhan Güncoğdu, Berkan Solmaz, Veysel Yücesoy, Aykut Koç)
Classificador de reconhecimento de rosto com base na redução de dimensão nas propriedades de aprendizado profundo (Ahmet Bilgiç, Onur Can Kurban, Tülay Yıldırım)
Aplicação de reconhecimento de assinatura baseada em aprendizado profundo (Nurullah Çalık, Onur Can Kurban, Ali Rıza Yılmaz, Lütfiye Durak Ata, Tülay Yıldırım)
Nas folhas de identificação: uma comparação da CNN com os métodos clássicos de ML (Mohamed Abbas Hedjazi, Ikram Kourbane, Yakup Genç)
Nas folhas de identificação: uma comparação da CNN com os métodos clássicos de ML (Bak contemporâneo, Aysun Koçak, Erkut Erdem, Aykut Erdem)
Explorando os padrões de filtro de convolução para o aprendizado de transferência (Mehmet Aygün, Yusuf Aytar, Hazim Kemal Ekenel)
O Desafio de Reconhecimento de Ear não restrito (Žiga Emeršič, Dejan Štepec, Vitomir Štruc, Peter Peer, Anjith George, Adil Ahmad, Elshibani Omar, Terrance E. Bul, Reza Safdari, Yuxiang Zhou, Stefanos Zafeirio fevzi.
Combinando o cluster de espaço LiDAR e redes neurais convolucionais para detecção de pedestres (Damien Matti, Hazim Kemal Ekenenel, Jean-Philippe Thiran)
Combinando várias visualizações para o reconhecimento visual da fala (Marina Zimmermann, Mostafa Mehdipour Ghazi, Hazim Kemal Ekenel, Jean-Philippe Thiran)
Um sistema de visão computacional para localizar e classificar resíduos nas ruas (Mohammad Saeed Rad, Andreas von Kaenel, Andre Droux, Francois Tieche, Nabil Ouerhani, Hazim Kemal Ekenel, Jean-Philippe Thiran)

Processamento de linguagem natural turca

Características linguísticas em repressações de palavras turcas (Onur Güngör, Eray Yıldız)
INCLUMAS MORFOLÓGICAS PARA RECONHECIMENTO DE ENTIDADE NOMENTE EM MORFologicamente ricos (Onur Güngör, Eray Yıldız, Suzan üsküdarlı, Tunga Güngör)
Analisador Zemberek para Python3.x (Kemalcan Bora)
Uma rede de consciência de morfologia para desambiguação morfológica (Eray Yildiz, Caglar Tirkaz, H. Bahadir Sahin, Mustafa Tolga Eren, Ozan Sonmez)
Corpus turco anotado automaticamente para reconhecimento de entidades nomeado e categorização de texto usando gazeteers em larga escala (H. Bahadır şahin, çağlar Tirkaz, Eray Yıldız, Mustafa Tolga Eren, Ozan Sönmez)
Processamento de linguagem turca e natural (Kemal Oflazer)
Turco e seus desafios para o processamento da linguagem (Kemal Oflazer)
Zemberek Docker Rest Server (Canbey Bilgili)

Processamento de som

Um sistema de recuperação de informações musicais para a música turca clássica Makams (Merve Ayyüce Kızrak, Bülent Bolat)

Adivinhar

Predicação intradiária de troca de Bort Istambul Using redes neurais convolucionais e correlações de recursos (Hakan Gündüz, Yusuf Yaslan, Zehra Çataltepe)

Segurança cibernética

Determinação de ataques de serviço descartados usando tecnologias de aprendizado profundo (Ferhat Özgür Çatak, Ahmet Fatih Mustaçoglu)
CPP-ELM: Criptografia Máquina de aprendizado extrema de privacidade para sistemas em nuvem (Ferhat Özgür Çatak, Ahmet Fatih Mustaçoglu)

Dados

Dados dos dados da linguagem de sinais (Türkiye Ancara Ayrancı Anatolian High School - Zeynep Dikle e Arda Mavi)
Marvel: um conjunto de dados de imagem em larga escala para navios marítimos (Erhan Güncoğdu, Berkan Solmaz, Veysel Yücesoy, Aykut Koç)
Yıldız Universidade Técnica dos Bancos de dados de Processamento de Linguagem Naturais (Grupo de Processamento de Linguagem Naturais YTU Bone)
[TTC-3600: Um novo conjunto de dados de referência para categorização de texto turco] (https://github.com/denopas/ttc-3600)
Conjunto de dados de sentimentos turcos (fã Ahmet, Mustafa Sert)
Wikipedia em inglês/turco denominada conjunto de dados de categorização de reconhecimento de notidade (H. Bahadır şahin, çağlar Tırkaz, Eray Yıldız, Mustafa Tolga Eren, Ozan Sönmez)
Conjunto de dados turco de NLP (Sezer, B., Sezer, T. 2013.
1b Tokens corpus turco e vetores de palavras turcos e pares de tarefas de raciocínio analógico (Onur Gungor, Eray Yildiz, "Recursos linguísticos em representações de palavras turcas", SIU, Antalya, 2017)
Recursos de linguagem turca compilados por Deniz Yüret
METU-SABANCI TURCO TREEBANK
Semeval-2016 ABSA Telecom Tweets-Turkish: teste de dados da fase de dados A (Subtarase 1)
Revisão de restaurantes semeval-2016 Absa-Turkish: Dados do trem (subtarefa 1)
Paráfrase turca Corpus (TUPC) (Eyecioglu, Asli e Bill Keller.
Turkish WordNet (King) (Sasmaz, E., R. Ehsani, Ot Yildiz, "Extração Hypernym da Wikipedia e Wikcionaly", SIU, Antalya, Turquia, 2017)
Parkinson DataSet DataSet com múltiplos Typechs de conjunto de dados de gravações de som (Erdogdu Sakar, B., Isenkul, M., Sakar, Co, Sertbas, A., Gurgen, F., S., Apaydin, H., Kursun, O. Tipos de gravações sonoras '
Conjunto de dados de avaliação de estudantes da Turquia (Gunduz, G. & Fokoue, E. (2013).).
Conjunto de dados de usina de energia de ciclo combinado (Pınar Tüfekci, previsão da potência elétrica de carga total de uma carga de carga combinada com carga básica, usina de energia combinada usando métodos de aprendizado de máquina, International Journal of Electrical Power & Energy Systems, Volme 60, setembro de 2014, páginas 126-140, ISSN 0142-06)
Conjunto de dados de dermatologia (G. G. Demiroz, Ha Govenir e N. Ilter, "Aprendendo diagnóstico diferenciado de doenças quadradas de eryhemato usando intervalos de recursos de votação", Aitiação Inteligência na Medicina, 1998-2004)
Conjunto de dados de arritmia (H. Altay Guvenir, Burak Acar, Gulsen Demiroz, Ayhan Cekin "Um algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado para análise de arritythmia.
Conjunto de dados de caracteres artificiais (H. Altay Guvenir et al, 1992)
Kit de ferramentas de processamento de linguagem natural turca- incorporado em Zemberek
235.000 análises de produtos turcos
ODP TR-30 Resultado de pesquisa turca DataSet (Çalı, 2010)
Datati das roupas em Modacruz e Zara (Kemalcan Bora)

Aulas de vídeo

Em geral

ANKARA DEEP Aprendizagem - Evento de Aprendizagem Deep 1 (Ferhat Kurt) {96 minutos}
Metu Image Analysis Application and Research Center (OGAM) Escola de verão 2016 (METU)

Redes neurais artificiais

Rede neural 1: Introdução à educação e conceitos (Dr. Sadi Evren Seker @bilgisayarkavramlari) {23 minutos}
Rede neural 2: conceito de perceptron e aprendizado (Dr. Sadi Evren Seker @bilgisayframlari) {13 minutos}
Rede neural 3: Redes neurais artificiais para camadas múltiplas (Dr. Sadi Evren Seker @bilgisayarkavramlari) {13 minutos}
Matemática de redes neurais artificiais e codificação de matemática em 18 linhas (Mehmet Burak Saycı)

Inteligência artificial

Inteligência Artificial (Inteligência Artificial) - Lista de Reprodução (Dr. Sadi Evren Seker @bilgisayframlari) {48 Video}
Inteligência artificial e aprendizado profundo (Merve Ayyüce Red) {68 minutos}
Idade da Inteligência Artificial | TEDXMETUANKARA (Dr. şeyda ertekin) {18 minutos}

Visualização computada

Classificação de imagens percebidas remotas no nível do pixel Parte 1/2 (Erhan Abdullah (Erchan Aptodoula) @data Istanbul) {60 minutos}
Classificação de imagens detectadas remotas no nível do pixel Seção 2/2 (Erhan Abdullah (Erchan Aptoula) @data Istambul) {30 minutos}
Dive Deep to Deep Learning (şefik First Serengil @SoftTech Stage) {52 minutos}
Guia de sobrevivência na era do aprendizado de máquina (şefik İlkin serengil @istanbul Coding Talks) {84 minutos}
Aprendizagem profunda: ontem, presente, amanhã (şefik ilkin serengil @bilgisayar câmara de engenheiros) {100 minutos}
Redes neurais convolucionais com Keras (Mehmet Burak Saycı)
Redes neurais convolucionais com Keras (Mehmet Burak Saycı)

IoT

IoT e Deep Learning Event (Ferhat Kurt) {82 minutos}

Estrutura

Milagre

Série de treinamento em vídeo Keras (contagem de mehmet burak) {21 vídeo, aumentando}

Julia

Introdução ao aprendizado profundo com Julia e Knet (Assoc. Dr. Deniz Yuret) {104 minutos}

MatConvnet

Introdução ao aprendizado profundo com MatConvnet e Matlab (Ahmet Gökhan Poyraz) {5 vídeos, adições serão feitas}

Apresentações

Escola de Verão de Aprendizagem Artificial 2017 - Apresentações (HUCVL)
Metu Image Analysis Application and Research Center (OGAM) Escola de verão 2016 - Apresentações (METU)
Metu Image Analysis Application and Research Center (OGAM) Escola de verão 2016 - Vídeos (Metu)
Aprendizagem Deep Türkiye - Processamento de Linguagem Estatística - Prof.D. Dr. Kemal Oflazer - Apresentações (DLTR)

Github

Processamento de linguagem natural

Analisador Zemberek para Python3 (Kemalcan Bora)
Incorporamentos de palavras turcas com dados 900K (Savas y)
Um analisador morfológico do estado finito para turco (ÇAğrı Çöltekin)
Análise de significado turco com Keras (positivo - negativo) (Zeki Bird)

Algoritmos de pesquisa

C com C com C.

Visualização computada

Classificação de imagem com CNN (Mesut Pişkin)
Detecção de gênero em tempo real (Mesut Pişkin)
Duygu-duygu e reconhecimento de gênero (Merve Ayyüce Kızrak-Yavuz Kömeçoğlu)
Classificação e análise de parâmetros do conjunto de dados CIFAR10 com CNN (Tensorflow)
Classificação do conjunto de dados da fashionMnist com a CNN (Zeki Bird)
Classificação do conjunto de dados CIFAR10 com CNN (Keras) (Zeki Bird)

Redes nervosas

Reconhecimento de caracteres com rede de nervo artificial de referência (Mesut Pişkin)
Redes neurais artificiais com CPP (Enes Aydın)
Proteção de máquinas (seray beşer)