หน้าแรก>การเขียนโปรแกรมที่เกี่ยวข้อง>หลาม
ดาวน์โหลด

ในหน้านี้คุณสามารถค้นหาการศึกษาในสาขาการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งและการเรียนรู้ของเครื่อง (โพสต์บล็อก, บทเรียนวิดีโอ, บทความทางวิทยาศาสตร์, รหัส, ข้อมูล) ในTürkiye

หน้านี้ได้รับการสนับสนุนโดยชุมชน ตุรกีที่เรียนรู้ลึก หากคุณมีการศึกษา เกี่ยวกับการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งและการเรียนรู้ของเครื่องจักรคุณสามารถกรอกแบบฟอร์มใบสมัครเพื่อเข้าร่วมในชุมชนตุรกีที่เรียนรู้ลึก

คุณสามารถติดตามเราได้ที่ LinkedIn, Facebook และ Twitter คุณสามารถอ่านโพสต์บล็อกของเราบนแพลตฟอร์มขนาดกลางและภาษาอังกฤษและมีส่วนร่วมหากคุณต้องการ:

ในการเพิ่มแหล่งข้อมูลใหม่ในหน้า: ทำตามคำแนะนำที่ที่อยู่คู่มือการบริจาค

สารบัญ

  • ปัญหาพื้นฐาน

  • อัลกอริทึม

  • ใช้

  • เฟรมเวิร์ก

  • ฮาร์ดแวร์และคลาวด์รองรับ

  • บทความทางวิทยาศาสตร์

  • ข้อมูล

  • บทเรียนวิดีโอ

  • การนำเสนอ

  • คนอื่น ๆ

  • บล็อก

  • หนังสือ

  • การแข่งขัน (Kaggle ฯลฯ )

  • แอปพลิเคชันมือถือ

ปัญหาพื้นฐาน

  • พื้นฐาน: เปิดกล่องดำนี้: เครือข่ายประสาทเทียม (Merve AyyüceKızrak)
  • แรงจูงใจ: เรื่องราวของปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง (Merve AyyüceKızrak)
  • ชุดเริ่มต้นการเรียนรู้ลึก - ฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ (Arda Blue)
  • ปัญญาประดิษฐ์ - การกำเนิดของเครื่องจักรที่คิดและผลิต (Arda Blue)
  • การเรียนรู้ในมนุษย์และเครื่องจักร (Arda Blue)
  • ซีรี่ส์รูปภาพและหมายเลขบนคอมพิวเตอร์ (Arda Blue)
  • การเรียนรู้ลึก 1 (เครื่องประดับ Birol)
  • การเรียนรู้ลึก 2 (เครื่องประดับ Birol)
  • การเรียนรู้ลึก 3 (เครื่องประดับ Birol)
  • การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งปัญญาประดิษฐ์และวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ (Burak Bayramli)
  • การเรียนรู้ของเครื่องคือความสนุก (Özgür ahin)
  • การเรียนรู้ของเครื่องคือ Fun 2 (Atakan Yenel)
  • การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร? (Halil ̇brahimşafak)
  • การเรียนรู้ของเครื่องจักร 101 (Seray Beşer)
  • การเรียนรู้ลึก 101 (Seray Beşer)
  • คณิตศาสตร์การเรียนรู้ของเครื่องจักร (Seray Beşer)
  • คำแนะนำเกี่ยวกับการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (şefik̇lkin Serengil)
  • Python: การเขียนโปรแกรมจากศูนย์ถึงความเชี่ยวชาญ (Kaan Can Yılmaz)
  • Data Science and Python (Kaan Can Yılmaz)
  • Data Visualization (Kaan Can Yılmaz)
  • การเรียนรู้ของเครื่องจักร (kaan can yılmaz)

อัลกอริทึม

เคล็ดลับสำหรับอัลกอริทึม

  • พารามิเตอร์ไฮเปอร์ที่ใช้กันมากที่สุดในแอพพลิเคชั่นการเรียนรู้เชิงลึก (Necmettin çarkacı)
  • ความสำเร็จในแอพพลิเคชั่นการเรียนรู้เชิงลึก (Necmettin çarkacı)

เครือข่ายประสาทเทียม (เครือข่ายประสาทเทียม)

  • บทนำสู่เครือข่ายประสาทเทียม (Arda Blue)
  • เครือข่ายประสาทเทียม (Birol Akan Esen)
  • เครือข่ายประสาทเทียมแนวคิดพื้นฐาน: Perceptron, ฟังก์ชั่นคะแนนและการคำนวณข้อผิดพลาด (ฟังก์ชั่นการสูญเสีย) (Necmettin çarkacı)
  • Neural Networks: เรียนรู้จากความผิดพลาดที่ผ่านมา (şefik̇lkin Serengil)
  • Neural Networks การเรียนรู้อัลกอริทึมคู่มือ: อัลกอริทึมการคืนเงิน (şefik̇lkin Serengil)
  • Nural Network (Seray Beşer)
  • Perceper (Perceptron (P)) (Seray Beşer)
  • ฟีดไปข้างหน้า (ff)) (seray beşer)
  • เครือข่ายเส้นประสาทกำเริบ (RNN) (RNN) (Seray Beşer)
  • Deep Freed (DFF) (DFF)) (Seray Beşer)
  • หน่วยความจำยาว / สั้น -ระยะยาว (หน่วยความจำระยะยาว / ระยะสั้น (LSTM)) (Seray Beşer)
  • เครือข่ายพื้นฐานเรเดียล (RBF)) (Seray Beşer)
  • หน่วยกำเริบที่มีรั้วรอบขอบชิด (GR)) (Seray Beşer)
  • Auto Encoder (Auto Encoder (AE)) (Seray Beşer)
  • Coder Automatic Variational (VAE) (VAE)) (Seray Beşer)
  • Noise Deliesiding Automatic Coder (DAE) (Seray Beşer)
  • Coder Automatic Sparse (SAE) (SAE) (Seray Beşer)
  • Markov Chain (Markov Chain (MC)) (Seray Beşer)
  • Hopfield Network (HN) (HN)) (Seray Beşer)
  • เครื่อง Boltzmann (Boltzmann Machine (UN)) (Seray Beşer)
  • เครื่อง Boltzmann ที่ถูก จำกัด (Rastricted UN (RBM)) (Seray Beşer)
  • เครือข่าย Deep Belief (Deep Belifef Network (DBN)) (Seray Beşer)
  • เครือข่ายประสาท (CNN)) (Seray Beşer)

เครือข่ายประสาท Convolutional)

  • การเปรียบเทียบที่ลึก: การเริ่มต้นและ Res-Net ดำเนินการ (การเชื่อมต่อจะได้รับการปรับปรุง!) (Merve AyyüceKızrak)
  • ลึกลงไป: การพัฒนาเครือข่ายประสาท (Merve AyyüceKızrak)
  • ทางเข้าสู่เครือข่ายประสาท (Arda Blue)
  • ศึกษาข้อมูล MNIST ด้วย keras ที่ใช้ Tensorflow (Erdogan Bavas)
  • ทางเข้าสั้น ๆ ไปยังเครือข่ายประสาทที่น่าเชื่อถือ (şefik̇lkin Serengil)
  • การถ่ายโอนการเรียนรู้: การใช้ Inception V3 กับ Keras (şefik̇lkin Serengil)

เครือข่ายแคปซูล)

  • นวัตกรรมที่ยอดเยี่ยมในปัญญาประดิษฐ์: เครือข่ายแคปซูล (Merve Ayyüce Kizrak)

เครือข่ายผู้ผลิตร่วมสมัย (เครือข่ายฝ่ายตรงข้ามกำเนิด)

  • เครือข่ายฝ่ายตรงข้ามกำเนิด - กานคืออะไร? (ตุรกี) (Muhammad Buyukkınacı)

Autocoders (AutoEncoders)

  • เครือข่ายประสาทเทียม: Autoencoders (Faruk Eroğlu)
  • Autoencoder (Seray Beşer)
  • denoising autoencoder (seray beşer)
  • Coder Automatic Sparse (Sparse Autoencoder) (Seray Beşer)
  • Variational autoencoder) (seray beşer)

ใช้

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ)

  • การวิเคราะห์อารมณ์ด้วย Keras (Birol Jewellery)
  • ขั้นตอนแรกในการประมวลผลข้อความตุรกี (̇lker Birbil)

Cyber ​​Security (Cyber ​​Security)

  • ความมุ่งมั่นของการโจมตีบริการที่ถูกกำจัดโดยใช้เทคโนโลยีการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง (Ferhat Özgürçatak, Ahmet Fatih Mustaçoglu)

วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์

  • การจดจำตัวละครแบบออพติคอลการเขียนการจดจำ
  • YOLO: การติดตั้ง Library Object -Time (Darknet) (Darknet) (Yavuz Kömeçoğlu)
  • เราจะมั่นใจได้อย่างไรว่าการรับรู้ของบุคคลหรือวัตถุส่วนตัวของเราเองในโยโล? (Yavuz Kömeçoğlu)
  • วิธีปรับปรุงแอปพลิเคชันมือถือที่จดจำรูปภาพได้อย่างไร? (Özgür ahin)
  • พัฒนาแอปพลิเคชั่นมือถือที่จำแนกภาพภายใน 10 นาที (Özgür ahin)

เฟรมเวิร์ก

คาเฟอีน

  • คู่มือคาเฟอีน - คู่มือการทำงานกับคาเฟอีนพร้อมรายละเอียดทั้งหมด (Birol Kuyumcu)
  • การใช้คาเฟอีนที่ใช้งานได้จริง (เครื่องประดับ Birol)
  • การปรับแต่งคาเฟอีน: ใช้คาเฟอีนกับข้อมูลของคุณเอง (Yavuz Kömeçoğlu)
  • การติดตั้งคาเฟอีนสำหรับระบบปฏิบัติการ Windows (Mesut Pişkin)

ความมหัศจรรย์

  • รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับ Keras-1 (Birol Jewellery)
  • รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับ Keras-2 (LSTM) (Birol Jewellery)
  • เอกสาร Keras Turkish (Kemalcan Bora)
  • การติดตั้ง Keras (̇brahimdelibaşoğlu)
  • การจำแนกข้อมูลโซนาร์กับ Keras (̇brahimdelibaşoğlu)

เทนเซอร์โฟลว์

  • รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งกับ TensorFlow (Emre Durukan)
  • ทำความเข้าใจกับ Tensorflow (M.Cemil Güney)
  • เอกสารการฝึกอบรม Tensorflow Turkish (Ayse Elvan Aydemir)
  • Tensorflow 101 (Seray Beşer)

pytorch

  • รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งกับ Pytorch: การติดตั้ง (Original Young)

deeplearning4j

  • รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งกับ Deeplearning4J (Mesut Pişkin)
  • สถาปัตยกรรม Deeplearning4J (Mesut Pişkin)
  • เครือข่ายประสาทเทียมกับ Deeplearning4J (Mesut Pişkin)

คนฟาง

  • คู่มือเครื่องมือ Fann (เครื่องประดับ Birol)

ฮาร์ดแวร์และคลาวด์รองรับ

ฮาร์ดแวร์

ซีรี่ส์ Nvidia Titan

ซีรีส์ Nvidia Jetson TX

Intel-Movidius Neural Compute Stick

  • Intel-Movidius Neural Compute Stick คืออะไรและวิธีการใช้ (Merve Ayyüce Red)
  • Raspberry Pi 3 บน Intel Movidius Neural Compute Stick กำลังใช้งานการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง (Yavuz Kömeçoğlu)

เมฆมาก

Google Colaboratory

  • ใช้ GPU ฟรีกับ Google Colab (FUAT)

การเตรียมระบบและคู่มือการติดตั้งสำหรับการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง

ไดรเวอร์กราฟิกการ์ดการติดตั้ง Cuda และ Cudnn

  • Nvidia GPU Driver, คู่มือการติดตั้ง Cuda และ Cudnn (Ender Ayhan Rencüzoğulları)

Microsoft Azure Notebook

บทความทางวิทยาศาสตร์

ทั่วไป (ทบทวน/สำรวจ)

  • การทบทวนวิธีการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งและแอปพลิเคชัน (Abdulkadir şeker, Banu Diri, Hasan HüseyinBalık)

วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์

  • Marvel: ชุดข้อมูลภาพขนาดใหญ่สำหรับเรือเดินเรือ (Erhan Gündoğdu, Berkan Solmaz, Veysel Yücesoy, Aykut Koç)
  • ตัวจําแนกการจดจำใบหน้าขึ้นอยู่กับการลดขนาดของคุณสมบัติการเรียนรู้ลึก (Ahmet Bilgiç, Onur Can Kurban, TülayYıldırım)
  • แอปพลิเคชันการรับรู้ลายเซ็นจากการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง (Nurullah çalık, Onur Kurban, Ali RızaYılmaz, Lütfiye Durak Ata, TülayYıldırım)
  • ในการระบุใบ: การเปรียบเทียบ CNN กับวิธีการ ML แบบคลาสสิก (Mohamed Abbas Hedjazi, Ikram Kourbane, Yakup Genç)
  • ในการระบุใบ: การเปรียบเทียบ CNN กับวิธีการ ML แบบคลาสสิก (ร่วมสมัย, Aysun Koçak, Erkut Erdem, Aykut Erdem)
  • ใช้ประโยชน์จากตัวกรอง convolution สำหรับการเรียนรู้การเรียนรู้ (Mehmet Aygün, Yusuf Aytar, Hazim Kemal Ekenel)
  • ความท้าทายการจดจำหูที่ไม่มีข้อ จำกัด (ŽigaEmeršič, Dejan Štepec, Vitomir Štruc, Peter Peer, Anjith George, Adil Ahmad, Elshibani Omar, Terrance E. Bult, Reza Safdari, Yuxiang Zhou
  • การรวมกลุ่ม LIDAR Space Clustering และเครือข่ายประสาท Convolutional สำหรับการตรวจหาคนเดินเท้า (Damien Matti, Hazim Kemal Ekenenel, Jean-Philippe Thiran)
  • การรวมมุมมองหลายครั้งสำหรับการจดจำคำพูดด้วยภาพ (Marina Zimmermann, Mostafa Mehdipour Ghazi, Hazim Kemal Ekenel, Jean-Philippe Thiran)
  • ระบบการมองเห็นคอมพิวเตอร์เพื่อ จำกัด และจำแนกขยะบนท้องถนน (Mohammad Saeed Rad, Andreas von Kaenel, Andre Droux, Francois Tieche, Nabil Ouerhani, Hazim Kemal Ekenel, Jean-Philippe Thiran)

การประมวลผลภาษาธรรมชาติของตุรกี

  • คุณสมบัติทางภาษาศาสตร์ในการกดขี่คำภาษาตุรกี (Onur Güngör, Eray Yıldız)
  • การฝังตัวทางสัณฐานวิทยาสำหรับการรับรู้เอนทิตีที่มีชื่อในภาษาที่มีลักษณะทางสัณฐานวิทยา (Onur Güngör, Eray Yıldız, Suzan üsküdarlı, Tunga Güngör)
  • Zemberek Parser สำหรับ Python3.x (Kemalcan Bora)
  • เครือข่ายที่รับรู้ทางสัณฐานวิทยาสำหรับการ disambiguation ทางสัณฐานวิทยา (Eray Yildiz, Caglar Tirkaz, H. Bahadir Sahin, Mustafa Tolga Eren, Ozan Sonmez)
  • คลังภาษาตุรกีที่มีคำอธิบายประกอบโดยอัตโนมัติสำหรับการจดจำเอนทิตีที่มีชื่อและการจัดหมวดหมู่ข้อความโดยใช้ gazeteers ขนาดใหญ่ (H. Bahadır ahin, çağlar Tirkaz, Eray Yıldız, Mustafa Tolga Eren, Ozan Sönmez)
  • การประมวลผลภาษาตุรกีและธรรมชาติ (Kemal Oflazer)
  • ตุรกีและความท้าทายในการประมวลผลภาษา (Kemal Oflazer)
  • เซิร์ฟเวอร์ Zemberek Docker Rest (Canbey Bilgili)

การประมวลผลเสียง

  • ระบบดึงข้อมูลดนตรีสำหรับเพลงคลาสสิกตุรกี Makams (Merve AyyüceKızrak, Bülent Bolat)

เดา

  • การทำนายระหว่างวันของการแลกเปลี่ยน bort อิสตันบูล USiNG เครือข่ายประสาทและความสัมพันธ์ของคุณลักษณะ (Hakan Gündüz, Yusuf Yaslan, Zehra çataltepe)

ความปลอดภัยในโลกไซเบอร์

  • ความมุ่งมั่นของการโจมตีบริการที่ถูกกำจัดโดยใช้เทคโนโลยีการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง (Ferhat Özgürçatak, Ahmet Fatih Mustaçoglu)
  • CPP-ELM: การเข้ารหัสความเป็นส่วนตัวในการดูแลเครื่องจักรการเรียนรู้ที่รุนแรงสำหรับระบบคลาวด์ (Ferhat Özgürçatak, Ahmet Fatih Mustaçoglu)

ข้อมูล

  • ข้อมูลภาษามือข้อมูล (Türkiye Ankara Ayrancı Anatolian High School - Zeynep Dikle & Arda Mavi)
  • Marvel: ชุดข้อมูลภาพขนาดใหญ่สำหรับเรือเดินเรือ (Erhan Gündoğdu, Berkan Solmaz, Veysel Yücesoy, Aykut Koç)
  • Yıldız Technical University Bone Bone Natural Processing Group Databases (กลุ่มประมวลผลภาษาธรรมชาติ YTU)
  • [TTC-3600: ชุดข้อมูลมาตรฐานใหม่สำหรับการจัดหมวดหมู่ข้อความตุรกี] (https://github.com/denopas/ttc-3600)
  • ชุดข้อมูลความเชื่อมั่นของตุรกี (Ahmet Fan, Mustafa Sert)
  • Wikipedia ภาษาอังกฤษ/ตุรกีชื่อการจดจำความรู้และการจัดหมวดหมู่ข้อความ (H. Bahadır ahin, çağlarTırkaz, Eray Yıldız, Mustafa Tolga Eren, Ozan Sönmez)
  • ชุดข้อมูล NLP ตุรกี (Sezer, B. , Sezer, T. 2013
  • 1B โทเค็นคอร์ปัสตุรกีและเวกเตอร์คำภาษาตุรกีและคู่งานการใช้เหตุผลเชิงเปรียบเทียบ (Onur Gungor, Eray Yildiz, "คุณสมบัติทางภาษาในการเป็นตัวแทนคำภาษาตุรกี", Siu, Antalya, 2017)
  • ทรัพยากรภาษาตุรกีที่รวบรวมโดย Deniz Yüret
  • Metu-Sabanci Turkish Treebank
  • Semeval-2016 Absa Telecom Tweets-Turkish: ทดสอบเฟสข้อมูล A (Subtask 1)
  • Semeval-2016 Absa Restaurant Reviews-Turkish: ข้อมูลรถไฟ (Subtask 1)
  • Turkish Paraphrase Corpus (TUPC) (Eyecioglu, Asli และ Bill Keller
  • Turkish Wordnet (King) (Sasmaz, E. , R. Ehsani, OT Yildiz, "การสกัด Hypernym จาก Wikipedia และ Wiktionary", Siu, Antalya, ตุรกี, 2017)
  • ชุดข้อมูลคำพูดพาร์คินสันที่มีชุดข้อมูลบันทึกเสียงหลายรายการหลายชุด (Erdogdu Sakar, B. , Isenkul, M. , Sakar, CO, Sertbas, A. , Gurgen, F. , S. , Apaydin, H. , Kursun, O. ประเภทของการบันทึกเสียง
  • ชุดข้อมูลการประเมินผลของนักเรียนตุรกี (Gunduz, G. & Fokoue, E. (2013).)
  • ชุดข้อมูลโรงไฟฟ้าวงจรรวม (PınarTüfekci, การทำนายการส่งออกพลังงานไฟฟ้าเต็มรูปแบบของโหลดพื้นฐานที่ดำเนินการรวมกันโรงไฟฟ้าวงจรรวมโดยใช้วิธีการเรียนรู้ของเครื่อง, วารสารระหว่างประเทศของระบบพลังงานไฟฟ้าและพลังงาน, Volme 60, กันยายน 2014, หน้า 126-140, ISSN 0142-066666
  • ชุดข้อมูลโรคผิวหนัง (G. G. Demiroz, HA Govenir และ N. Ilter, "การเรียนรู้การวินิจฉัยที่แตกต่างกันของโรคเอริมัต-สแควร์
  • ชุดข้อมูล Arrhythmia (H. Altay Guvenir, Burak Acar, Gulsen Demiroz, Ayhan Cekin "อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่ควบคุมดูแลสำหรับการวิเคราะห์จังหวะ
  • ชุดข้อมูลอักขระเทียม (H. Altay Guvenir et al, 1992)
  • ชุดเครื่องมือประมวลผลภาษาธรรมชาติของตุรกี- ฝังอยู่ใน Zemberek
  • 235.000 บทวิจารณ์ผลิตภัณฑ์ตุรกี
  • ชุดข้อมูลการจัดกลุ่มผลการค้นหาผลการค้นหาของตุรกี TR-30 (çalı, 2010)
  • Datati ของเสื้อผ้าใน Modacruz และ Zara (Kemalcan Bora)

บทเรียนวิดีโอ

ทั่วไป

  • การเรียนรู้ลึกของอังการา - เหตุการณ์การเรียนรู้ลึก 1 (Ferhat Kurt) {96 นาที}
  • แอปพลิเคชันการวิเคราะห์ภาพและศูนย์วิจัย METU (OGAM) Summer School 2016 (METU)

เครือข่ายประสาทเทียม

  • Neural Network 1: บทนำการศึกษาและแนวคิด (Dr. Sadi Evren Seker @bilgisayarkavramlari) {23 นาที}
  • Neural Network 2: แนวคิดของ Perceptron และการเรียนรู้ (Dr. Sadi Evren Seker @bilgisayframlari) {13 นาที}
  • Neural Network 3: เครือข่ายประสาทเทียมหลายเครื่อง (Dr. Sadi Evren Seker @bilgisayarkavramlari) {13 นาที}
  • คณิตศาสตร์ของเครือข่ายประสาทเทียมและการเข้ารหัสทางคณิตศาสตร์ใน 18 บรรทัด (Mehmet Burak Saycı)

ปัญญาประดิษฐ์

  • ปัญญาประดิษฐ์ (ปัญญาประดิษฐ์) - รายการเล่น (Dr. Sadi Evren Seker @bilgisayframlari) {48 วิดีโอ}
  • ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ลึก (Merve Ayyüce Red) {68 นาที}
  • อายุปัญญาประดิษฐ์ TEDXMETUANKARA (ดร. şEYDA ERTEKIN) {18 นาที}

มุมมองที่คำนวณได้

  • การจำแนกประเภทของภาพที่รับรู้ระยะไกลที่ระดับพิกเซลตอนที่ 1/2 (Erhan Abdullah (Erchan Aptodoula) @Data Istanbul) {60 นาที}
  • การจำแนกประเภทของภาพที่ตรวจพบระยะไกลที่ระดับพิกเซลส่วนที่ 2/2 (Erhan Abdullah (Erchan Aptoula) @Data Istanbul) {30 นาที}
  • Deep Dive to Deep Learning (şefik First Serengil @SoftTech Stage) {52 นาที}
  • คู่มือการอยู่รอดในยุคแห่งการเรียนรู้ของเครื่องจักร (şefik̇lkin serengil @istanbul พูดคุยการเขียนโค้ด) {84 นาที}
  • การเรียนรู้ลึก: เมื่อวาน, ปัจจุบัน, พรุ่งนี้ (şefik ilkin serengil @bilgisayar Chamber of Engineers) {100 นาที}
  • เครือข่ายประสาทเทียมกับ Keras (Mehmet Burak Saycı)
  • เครือข่ายประสาทเทียมกับ Keras (Mehmet Burak Saycı)

IoT

  • เหตุการณ์ IoT และ Deep Learning (Ferhat Kurt) {82 นาที}

กรอบ

ความมหัศจรรย์

  • ชุดฝึกอบรมวิดีโอ Keras (จำนวน Mehmet Burak) {21 วิดีโอเพิ่ม}

จูเลีย

  • รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งกับ Julia and Knet (Assoc. Dr. Deniz Yuret) {104 นาที}

matconvnet

  • รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งกับ Matconvnet และ Matlab (Ahmet Gökhan Poyraz) {5 วิดีโอเพิ่มเติมจะทำ}

การนำเสนอ

  • การเรียนรู้เทียม Summer School 2017 - การนำเสนอ (HUCVL)
  • แอปพลิเคชันการวิเคราะห์ภาพและศูนย์วิจัย METU (OGAM) Summer School 2016 - การนำเสนอ (METU)
  • แอปพลิเคชันการวิเคราะห์ภาพและศูนย์วิจัย METU (OGAM) Summer School 2016 - วิดีโอ (METU)
  • การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งTürkiye - การประมวลผลภาษาสถิติ - Prof.Dr. Dr. Kemal Oflazer - การนำเสนอ (DLTR)

คนอื่น ๆ

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ

  • Zemberek Parser สำหรับ Python3 (Kemalcan Bora)
  • การฝังคำภาษาตุรกีด้วยข้อมูล 900K (Savas Y)
  • เครื่องวิเคราะห์ทางสัณฐานวิทยาที่ จำกัด ของรัฐสำหรับตุรกี (çağrıçöltekin)
  • การวิเคราะห์ความหมายของตุรกีกับ keras (บวก - ลบ) (นก Zeki)

อัลกอริทึมค้นหา

  • C กับ C กับ C.

มุมมองที่คำนวณได้

  • การจำแนกรูปภาพด้วย CNN (Mesut Pişkin)
  • การตรวจจับเพศแบบเรียลไทม์ (Mesut Pişkin)
  • Duygu-Duygu และการรับรู้เพศ (Merve AyyüceKızrak-Yavuz Kömeçoğlu)
  • การจำแนกประเภทและการวิเคราะห์พารามิเตอร์ของชุดข้อมูล CIFAR10 ด้วย CNN (TensorFlow)
  • การจำแนกประเภทข้อมูลแฟชั่นมินิสต์กับ CNN (Zeki Bird)
  • การจำแนกประเภทของชุดข้อมูล CIFAR10 กับ CNN (keras) (Zeki Bird)

เครือข่ายประสาท

  • การจดจำตัวละครด้วยเครือข่ายเส้นประสาทเทียมที่ได้รับการปรับปรุงใหม่ (Mesut Pişkin)
  • เครือข่ายประสาทเทียมกับ CPP (enes aydın)
  • การป้องกันเครื่องจักร (Seray Beşer)

บล็อก

  • การเรียนรู้อย่างลึกล้ำบล็อกtürkiye
  • verdifteri.com
  • zekimakine.com
  • veribilimcisi.com
  • alpslabel.wordpress.com
  • makineogrenimi.wordpress.com
  • devhunteryz.wordpress.com

หนังสือ

  • การเรียนรู้เทียม - Ethem Alpaydın
  • การเรียนรู้ลึก - เอียนกู๊ดเฟลโลว์, โยชูวาเบงโอ, แอรอนคอร์วิลล์
  • การประมวลผลภาพ OpenCV และการเรียนรู้เทียม - เครื่องประดับ Birol
  • ปัญญาประดิษฐ์ - Vasif Vagifoğlu Nabiyev

การแข่งขัน

  • ประสบการณ์การแข่งขัน Kaggle และการสังเกต (Burak Özdemir)
  • Kaggle BNP Paribas 93. องศา (3 %สูงสุด) วิธีการและรหัส (Ayşe Elvan Aldemir)

แอปพลิเคชันมือถือ

  • ผู้อ่านเงินสำหรับความบกพร่องทางสายตา (Özgürşahin)
  • Visionigt (Kadir Mert Barutçuoğlu)
ขยาย
ข้อมูลเพิ่มเติม
แอปที่เกี่ยวข้อง
แนะนำสำหรับคุณ
ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ทั้งหมด