turkce yapay zeka kaynaklari turkce yapay zeka kaynaklari

turkce yapay zeka kaynaklari

Питон

1.0.0

Скачать

На этой странице вы можете найти исследования в области глубокого обучения и машинного обучения (пост в блоге, видеоуроки, научные статьи, коды, данные) в Türkiye.

Страница поддерживается сообществом Deep Learning Turkey . Если у вас есть исследования по глубокому обучению и машинному обучению, вы можете заполнить форму заявки, чтобы участвовать в сообществе Deep Learning Turkey.

Вы можете подписаться на нас на LinkedIn, Facebook и Twitter, вы можете прочитать наши сообщения в блоге на средней турецкой и средней английской платформе и внести свой вклад, если хотите:

Чтобы добавить новые источники на страницу: Следуйте инструкциям по адресу Руководства взносов.

Содержимое

Основные проблемы
Алгоритмы
Использование
Рамки
Аппаратная и облачная поддержка
Научные статьи
Данные
Видео уроки
Презентации
GitHub
Блоги
Книги
Соревнования (Kaggle и т. Д.)
Мобильные приложения

Основные проблемы

Основная: давайте откроем этот черный ящик: искусственные нейронные сети (Merve Ayyüce Kızrak)
Мотивация: история искусственного интеллекта и глубокого обучения (Merve Ayyüce Kızrak)
Глубокий начальный набор обучения - аппаратное и программное обеспечение (Arda Blue)
Искусственный интеллект - рождение машин, которые думают и производят (Arda Blue)
Обучение на человеке и машине (Arda Blue)
Серия изображений и номеров на компьютере (Arda Blue)
Глубокое обучение 1 (ювелирные изделия Birol)
Глубокое обучение 2 (ювелирные изделия Birol)
Глубокое обучение 3 (ювелирные изделия Birol)
Глубокое обучение, искусственный интеллект и информатика (Бурак Байрамли)
Машинное обучение - это весело (özgür şahin)
Машинное обучение - это весело 2 (Атакан Йенел)
Что такое машинное обучение? (Халил Ибрагим Шафак)
Машинное обучение 101 (Серей Бешер)
Глубокое обучение 101 (Серей Бешер)
Математика машинного обучения (Seray Beşer)
Руководство по тому, чтобы быть ученым для данных (şefik ̇lkin Serengil)
Python: программирование от нуля до опыта (Kaan Can Yylmaz)
Data Science и Python (Kaan Can Yylmaz)
Данные ViSualization (KAAN CAN YYLMAZ)
Машинное обучение (каан может Йылмаз)

Алгоритмы

Советы для алгоритмов

Наиболее часто используемые гиперпараметры в глубоких приложениях обучения (Necmettin çarkacı)
Успех в приложениях глубокого обучения (Necmettin usarkacı)

Искусственные нейронные сети (искусственные нейронные сети)

Введение в искусственные нейронные сети (Arda Blue)
Искусственные нейронные сети (Birol Akan Esen)
Искусственные нейронные сети Основные концепции: восприятие, функция оценки и расчет ошибок (функция потерь) (Necmettin çarkacı)
Нейронные сети: учиться на прошлых ошибках (şefik ̇lkin Serengil)
Нейронные сети Обучение Алгоритм Обучение Руководство: Алгоритм возмещения (şefik ̇lkin Serengil)
Nural Network (Seray Beşer)
Perceper (Perceptron (P)) (Seray Beşer)
Подавать вперед (ff)) (seray beşer)
Рецидивирующая нервная сеть (RNN) (RNN) (Seray Beşer)
Глубокий освобожден (DFF) (DFF)) (Seray Beşer)
Длинная / краткосрочная память (длинная / краткосрочная память (LSTM)) (Seray Beşer)
Радиальная базисная сеть (RBF)) (Seray Beşer)
Закрытый рецидивирующий блок (GR)) (Seray Beşer)
Auto Encoder (Auto Encoder (AE)) (Seray Beşer)
Вариационный автоматический кодировщик (VAE) (VAE)) (Seray Beşer)
Шумовой автоматический кодировщик (DAE) (Seray Beşer)
Sparsy Automatic Coder (SAE) (SAE) (Seray Beşer)
Цепочка Маркова (цепь Марков (MC)) (Seray Beşer)
Hopfield Network (HN) (HN)) (Seray Beşer)
Машина Больцмана (Машина Больцмана (ООН)) (Серей Бешер)
Ограниченная машина Больцмана (Rastricticted UN (RBM)) (Seray Beşer)
Сеть глубоких убеждений (глубокая сеть Belifef (DBN)) (Seray Beşer)
Сверточная нейронная сеть (CNN)) (Seray Beşer)

Сверточные нейронные сети)

Глубокое сравнение: начало и Res-Net выполняют (соединение будет обновлено!) (Merve Ayyüce Kızrak)
Глубокий глубже: развивающиеся нервные сети (Merve Ayyüce Kızrak)
Вход в эволюцию нервных сетей (Arda Blue)
Изучение данных MNIST с керами на основе TensorFlow (Erdogan Bavas)
Короткий вход в сверливные нейронные сети (şefik ̇lkin Serengil)
Передача обучения: использование основания V3 с керами (şefik ̇lkin Serengil)

Капсульные сети)

Великолепные инновации в искусственном интеллекте: капсульные сети (Merve Ayyüce Kizrak)

Современные сети производителей (генеративные состязательные сети)

Генеративные состязательные сети - что такое Ган? (Турецкий) (Мухаммед Бууккиначи)

Автооходеры (автоэкодерки)

Искусственные нейронные сети: автоэнкодеры (Фарук Эроглу)
AutoEncoder (Seray Beşer)
Обеспечение AutoEncoder (Seray Beşer)
Sparsy Automatic Coder (Sparse Autoencoder) (Seray Beşer)
Вариационный автопододер) (Seray Beşer)

Использование

Обработка естественного языка)

Анализ эмоций с керами (ювелирные изделия Birol)
Первые шаги в обработке текста турецкого текста (̇lker Birbil)

Кибербезопасность (кибербезопасность)

Определение атак на утилизированное обслуживание с использованием технологий глубокого обучения (Ferhat özgür çatak, Ahmet Fatih Mustaçoglu)

Компьютерное зрение

Оптическое признание персонажа, письменное признание.
Йоло: Реальная библиотека обнаружения объектов (Darknet) Инсталляция (Yavuz Kömeçoğlu)
Как мы обеспечиваем восприятие нашего частного человека или объекта в Йоло? (Yavuz Kömeçoğlu)
Как улучшить мобильные приложения, распознавая изображения? (Özgür şahin)
Разработать мобильное приложение, которое классифицирует изображение за 10 минут (özgür şahin)

Рамки

Кофе

Руководство по кофе - рабочее руководство с кофе со всеми деталями (Birol Kuyumcu)
Практическое использование кофе (ювелирные изделия Birol)
Caffe Fine Tuning: Использование Caffe с вашими собственными данными (Yavuz Kömeçoğlu)
Установка Caffe для операционной системы Windows (Mesut Pişkin)

Чудо

Введение в Keras-1 (ювелирные изделия Birol)
Введение в Keras-2 (LSTM) (ювелирные изделия Birol)
Керас Турции документация (Кемалькан Бора)
Установка кераса (̇brahim delibaşoğlu)
Классификация данных сонар с керасом (̇brahim delibaşoğlu)

Tensorflow

Введение в глубокое обучение с Tensorflow (Emre Durukan)
Понимание TensorFlow (M.Cemil Güney)
Tensorflow Turkish Training Documents (Ayse Elvan Aydemir)
Tensorflow 101 (Seray Beşer)

Пирог

Введение в глубокое обучение с Pytorch: установка (оригинальная молодая)

Deeplearning4j

Введение в глубокое обучение с Deeplearning4J (Mesut Pişkin)
Архитектура Deeplearning4j (Mesut Pişkin)
Искусственные нейронные сети с Deeplearning4j (Mesut Pişkin)

Фан

Fann Tool Guide (ювелирные изделия Birol)

Аппаратная и облачная поддержка

Аппаратное обеспечение

Серия NVIDIA TITAN

Серия Nvidia Jetson TX

Нейронная вычислительная палка Intel-Movidius

Что такое нейронная вычислительная палка Intel-Movidius и как использовать (Merve Ayyüce Red)
Raspberry Pi 3 на Intel Movidius Neural Compute Stick Запуск глубоких приложений обучения (Yavuz Kömeçoğlu)

Облачный

Google Colaboratory

Бесплатное использование GPU с Google Colab (FUAT)

Руководства по подготовке и установке системы для глубокого обучения

Установка графической карты, CUDA и CUDNN

Руководство по установке GPU NVIDIA, CUDA и CUDNN (Ender Ayhan Rencüzoğulları)

Microsoft Azure Notebook

Научные статьи

Общий (обзор/опрос)

Обзор методов и применений глубокого обучения (Abdulkadir şeker, Banu Diri, Hasan Hüseyin Balık)

Компьютерное зрение

Marvel: крупномасштабный набор данных изображений для морских судов (Эрхан Гюндогду, Беркан Солмаз, Вейзель Юсесои, Айкут Коч)
Классификатор распознавания лиц на основе уменьшения измерений в свойствах глубокого обучения (Ahmet Bilgiç, Onur Can Kurban, Tülay Yıldırım)
Применение признания подписи, основанное на глубоком обучении (Nurullah çalık, Onur Can Kurban, Ali Rıza Yılmaz, Lütfiye Durak Ata, Tülay Yıldırım)
О идентификационных листьях: сравнение CNN с классическими методами ML (Mohamed Abbas Hedjazi, Ikram Kourbane, Yakup Genç)
О идентификационных листьях: сравнение CNN с классическими методами ML (Современный Бак, Айсун Косак, Эркут Эрдем, Айкут Эрдем)
Используя паттерны фильтров свертки для обучения передачи (Mehmet Aygün, Yusuf Aytar, Hazim Kemal Ekenel)
Неограниченная задача распознавания ушей (Жига Эмершич, Дежан Штепек, Витомир Шттрук, Питер Пир, Анджит Джордж, Адил Ахмад, Эльшибани Омар, Терранс Э. Бульт, Реза Сафдари, Йосиан Чжоу, Стефанос Зовейорио Февзий И. Эйикюр, Хазами Хайкен).
Комбинирование кластеризации лидарной космической и сверточной нейронной сети для обнаружения пешеходов (Дэмиен Матти, Хазим Кемал Экененель, Жан-Филипп Тиран)
Комбинируя множественные взгляды на распознавание визуальной речи (Марина Циммерманн, Мостафа Мехдипур Гази, Хазим Кемал Экенел, Жан-Филипп Тиран)
Система компьютерного зрения для локализации и классификации отходов на улицах (Мохаммад Саид Рад, Андреас фон Каенель, Андре Дру, Франсуа Тихе, Набил Уээрхани, Хазим Кемал Экенел, Жан-Филипп Тиран)

Обработка турецкого естественного языка

Лингвистические особенности в турецких словах слова (Onur Güngör, Eray Yıldız)
Морфологические встраивания для признания именованных объектов на морфологически богатых языках (Onur Güngör, Eray Yıldız, Suzan üsküdarlı, Tunga Güngör)
Zemberek Tarser для Python3.x (Kemalcan Bora)
Морфологическая сеть для морфологического устранения неоднозначности (Eray Yildiz, Caglar Tirkaz, H. Bahadir Sahin, Mustafa Tolga Eren, Ozan Sonmez)
Автоматически аннотированный турецкий корпус для признания именного признания и категоризации текста с использованием крупномасштабных газетеров (H. Bahadır Chahin, Chağlar Tirkaz, Eray Yıldız, Mustafa Tolga Eren, Ozan Sönmez)
Обработка турецкого и естественного языка (Kemal Oflazer)
Турецкий и его проблемы для обработки языка (Kemal Oflazer)
Zemberek Docker Rest Server (Canbey Bilgili)

Звуковая обработка

Музыкальная информационная система для классической турецкой музыки Makams (Merve Ayyüce Kızrak, Bülent Bolat)

Предполагать

Внутридневная предикатура Bort Exchange Istanbul USiNG сверточные нейронные сети и корреляции функций (Хакан Гюндуз, Юсуф Яслан, Зехра çataltepe)

Кибербезопасность

Определение атак на утилизированное обслуживание с использованием технологий глубокого обучения (Ferhat özgür çatak, Ahmet Fatih Mustaçoglu)
CPP-ELM: Криптография, сохраняющая экстремальную учебную машину для облачных систем (Ferhat özgür rotak, Ahmet Fatih Mustaçoglu)

Данные

Данные о языке жестов (Türkiye Ankara Ayrancı Anatolian High School - Zeynep Dikle & Arda Mavi)
Marvel: крупномасштабный набор данных изображений для морских судов (Эрхан Гюндогду, Беркан Солмаз, Вейзель Юсесои, Айкут Коч)
Yıldız Technical University Bone Natural Language Group Group Group Databases (Группа обработки естественного языка YTU)
[TTC-3600: новый набор данных для категоризации текста турецкого текста] (https://github.com/denopas/ttc-3600)
Набор данных турецкого настроения (Ahmet Fan, Mustafa Sert)
Английский/турецкий набор данных по признанию и категоризации текста (H. Bahadır Chahin, çağlar Tırkaz, Eray Yıldız, Mustafa Tolga Eren, Ozan Sönmez)
Турецкий набор данных NLP (Sezer, B., Sezer, T. 2013.
1B токенов турецкого корпуса и турецких векторов слов и аналогичных парами задач (Onur Gungor, Eray Yildiz, «Лингвистические особенности в представлениях турецкого слова», Siu, Antalya, 2017)
Турецкие языковые ресурсы, составленные Deniz Yüret
Мету-Сабанчи Турецкий Тревоберк
Semeval-2016 Absa Telecom Tweets-Turkish: тест данных-фаза A (подзадача 1)
Semeval-2016 Absa Restaurant Revestions Turkish: данные поезда (подзадача 1)
Турецкий перефразированный корпус (TUPC) (Eyecioglu, Asli, и Билл Келлер.
Турецкое слово Net (King) (Samsaz, E., R. Ehsani, Ot Yildiz, «Экстракция гипернимов из Википедии и Викинга», Siu, Antalya, Turkey, 2017)
Набор данных речи Parkinson с несколькими несколькими типичными набора данных звуковых записей (Erdogdu Sakar, B., Isenkul, M., Sakar, CO, Sertbas, A., Gurgen, F., S., Apaydin, H., Kursun, O. Типы звукозаписей '
Набор данных о оценке студентов Турции (Gunduz, G. & Fokoue, E. (2013).).
Набор данных электроэнергии комбинированного цикла (Pınar Tüfekci, прогнозирование электроэнергии полной нагрузки электроэнергии базовой нагрузки комбинированной электростанции комбинированного цикла с использованием методов машинного обучения, Международный журнал электроэнергии и энергетические системы, Volme 60, сентябрь 2014 г., страницы 126-140, ISSN 0142-06)
Дерматологический набор данных (G. G. Demiroz, Ha Govenir и N. Ilter, «Учебный диагноз эригемато-квадратных заболеваний с использованием интервалов функций голосования», Интеллект аритчия в медицине, 1998-2004)
Набор данных аритмии (H. Altay Guvenir, Burak Acar, Gulsen Demiroz, Ayhan Cekin «Алгоритм контролируемого машинного обучения для анализа Arrhythythmia.
Набор данных искусственных символов (H. altay Guvenir et al, 1992)
Турецкий инструментарий для обработки естественного языка- встроенный в Zemberek
235.000 обзоров турецких продуктов
ODP TR-30 Turkish Result Result Dataset Clustering Dataset (çalı, 2010)
Datati одежды в Модачрузе и Зара (Кемалькан Бора)

Видео уроки

Общий

Ankara Deep Learning - Deep Learning Event 1 (Ferhat Kurt) {96 минут}
Metu Analysis Analysis Application и Research Center (OGAM) Summer School 2016 (METU)

Искусственные нейронные сети

Нейронная сеть 1: Введение в образование и концепции (доктор Сади Эврен Секер @bilgisayarkavramlari) {23 минуты}
Нейронная сеть 2: концепция персептрона и обучения (доктор Сади Эврен Секер @bilgisayframlari) {13 минут}
Нейронная сеть 3: Многослойные искусственные нейронные сети (доктор Сади Эврен Секер @bilgisayarkavramlari) {13 минут}
Математика искусственных нейронных сетей и математического кодирования в 18 строках (Мехмет Бурак Сайси)

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект (искусственный интеллект) - Список игры (доктор Сади Эврен Секер @bilgisayframlari) {48 Видео}
Искусственный интеллект и глубокое обучение (Merve Ayyüce Red) {68 минут}
Искусственный интеллект возраст | Tedxmetuankara (доктор Шейда Эртекин) {18 минут}

Вычисленный вид

Классификация удаленных воспринимаемых изображений на уровне пикселей Часть 1/2 (Эрхан Абдулла (Эрчан Аптодула) @Data ISTANBUL) {60 минут}
Классификация удаленных обнаруженных изображений на уровне пикселей Раздел 2/2 (Эрхан Абдулла (Эрчан Аптола) @Data ISTANBUL) {30 минут}
Глубокое погружение в глубокое обучение (şefik First Serengil @softtech Stage) {52 минуты}
Руководство по выживанию в эпоху машинного обучения (şefik ̇lkin Serengil @istanbul Coding Talks) {84 минуты}
Глубокое обучение: вчера, подарок, завтра (şefik ilkin Serengil @bilgisayar инженерной палаты) {100 минут}
Сверточные нейронные сети с керас (Мехмет Бурак Сайси)
Сверточные нейронные сети с керас (Мехмет Бурак Сайси)

IoT

IoT и Deep Learning Event (Ferhat Kurt) {82 минуты}

Рамки

Чудо

Серия видео -обучения Keras (Count Mehmet Burak) {21 видео, увеличение}

Джулия

Введение в глубокое обучение с Джулией и Кнет (доктор Дениз Юрет) {104 минуты}

Matconvnet

Введение в глубокое обучение с Matconvnet и Matlab (Ahmet Gökhan Poyraz) {5 видео, дополнения будут сделаны}

Презентации

Искусственное обучение Летняя школа 2017 - презентации (HUCVL)
Metu Analysis Analysis Application and Research Center (OGAM) Summer School 2016 - презентации (METU)
Metu Analysis Analysis Application и Research Center (OGAM) Summer School 2016 - Видео (METU)
Глубокое обучение Тюркие - Статистическая обработка языка - Prof.Dr. Доктор Кемал Офлазер - презентации (DLTR)

GitHub

Обработка естественного языка

Счастчик Zemberek для Python3 (Kemalcan Bora)
Турецкие встроены с данными 900K (Savas Y)
Морфологический анализатор конечного состояния для турецкого языка (çağrı çöltekin)
Турецкий анализ значения с керами (положительный - отрицательный) (Zeki Bird)

Алгоритмы поиска

C с C с C.

Вычисленный вид

Классификация изображений с CNN (Mesut Pişkin)
Обнаружение пола в реальном времени (Mesut Pişkin)
Duygugu-Duygu и гендерное признание (Merve Ayyüce Kızrak-Yavuz Kömeçoğlu)
Классификация и анализ параметров набора данных CIFAR10 с помощью CNN (TensorFlow)
Классификация модных наборов данных с помощью CNN (Zeki Bird)
Классификация набора данных CIFAR10 с помощью CNN (Keras) (Zeki Bird)

Нервные сети

Распознавание персонажей с помощью сети искусственного нервного нерва (Mesut Pişkin)
Искусственные нейронные сети с CPP (Enes Aydın)
Защита машины (Seray Beşer)