09 Ocak 2016 tarihinde Derin Öğrenme Etkinliği kapsamında icra edilen “Torch Başlangıç Rehberi” eğitimine ait sunum dosyasına aşağıdan erişebilirsiniz.
09 Ocak 2016 tarihinde Derin Öğrenme Etkinliği kapsamında icra edilen “Torch Başlangıç Rehberi” eğitimine ait sunum dosyasına aşağıdan erişebilirsiniz.
Derin öğrenme çok hızlı bir şekilde yapay zeka alanında büyüme kaydetmektedir. İnsana yakın doğrulukla resim sınıflandırma, ses tanıma, doğal dil işleme, duygu analizi, tavsiye motoru vb. alanlarda gittikçe kullanımı artmaktadır. Uygulama alanlarına yüz tanıma, sahne tanıma, ileri medikal ve farmasötik araştırma, otonom ve kendi kendine giden araçlar dahildir.
NVIDIA, derin öğrenme konusunda online deslere başlıyor. Bu giriş dersi interaktif ders anlatımı, uygulamalı alıştırmalar ve çalışma saatlerinde öğretim üyesi desteğini içerecek şekilde beş öğretim üyesi tarafından verilecektir.
Bu dersler ile tasarım ve eğitim için gerekli olan becerinin yanında sinir ağı destekli yapay zekayı geniş kapsamlı kullanılan açık kaynak kodlu yapılar ve NVIDIA yazılımı ile kendi uygulamalarınıza entegre etme imkanı bulacaksınız.
Tüm dersler Türkiye saatiyle 19.00’da başlayacak ve daha sonra izlenebilmesi için kaydedilecektir.
Gün/Ay | Konu |
---|---|
22/07 | Ders #1 – Derin Öğrenmeye Giriş (30 dakika + Soru&Cevap) – Video İndir / Youtube, Sunu, Hands-on lab |
29/07 | Ders #1 için Çalışma Saatleri (1 saatlik Soru&Cevap) – Video İndir / Youtube, Sunu, Soru&Cevap Kaydı |
05/08 | Ders #2 – DIGITS Başlangıç Rehberi – Resim sınıflandırma için interaktif eğitim sistemi (30 dakika + Soru&Cevap) – Video İndir / Youtube, Sunu, Hands-on lab |
12/08 | Ders #2 için Çalışma Saatleri (1 saatlik Soru&Cevap) – Video İndir / Youtube, Soru&Cevap Kaydı |
19/08 | Ders #3 – Caffe Yapısına Başlangıç Rehberi – Video İndir / Stream, Slides, Hands-on Lab |
26/08 | Ders #3 için Çalışma Saatleri – Video İndir / Youtube, Soru&Cevap Kaydı |
02/09 | Ders #4 – Theano Yapısına Başlangıç Rehberi – Video İndir / Youtube, Sunu, Hands-on Lab |
09/09 | Ders #4 için Çalışma Saatleri – Video İndir / Youtube |
16/09 | Ders #5 – Torch Yapısına Başlangıç Rehberi – Video İndir / Youtube, Sunu, Hands-on Lab |
23/09 | Ders #5 için Çalışma Saatleri – Video İndir / Youtube |
Çalışma Saatlari oturumundan önce sorularınızı dl-course@nvidia.com adresine gönderebilirsiniz. Böylece öğretim üyeleri oturumlardan önce sorularınıza yönelik faydalı cevaplar hazırlayabilir. Türkçe sorularınız için info@derinogrenme.com adresine e-posta gönderebilir veya iletişim sayfamızı kullanabilirsiniz.
Her derse yönelik hazırlanan uygulamalı alıştırmalara ders süresince nvidia.qwiklab.com adresinden ücretsiz erişilebilirsiniz.
Kaynak: https://developer.nvidia.com/deep-learning-courses
Yukarıdaki yazıda geçen konularla ilgili daha fazla bilgi için:
http://www.sentimentanalizi.com
Torch makine öğrenme algoritmaları için kapsamlı destek sunan bilimsel hesaplama yapısıdır. Kolay ve hızlı kodlama dili LuaJIT ve C/CUDA uygulaması temelini kullanan kolay ve verimli bir yapıya sahiptir.
Çekirdek özelliklerin bir özeti:
Torch işlemleri oldukça basitleştirirken bilimsel algoritmalarınızı hazırlamayı azami esneklik ve hızda yapmanızı amaçlamaktadır. Torch Lua topluluğunun hazırladıklarının yanısıra makine öğrenmesi, bilgisayarlı görü, sinyal işleme, paralel işlem, resim, video, ses ve ağ iletişimi gibi geniş ekosistem içindeki topluluk tarafından hazırlanmış paketler ile gelmektedir.
Torch’un kalbinde kompleks sinir ağı topolojisini uygulamada had safhada esnek, kullanımı kolay olan popüler sinir ağı ve en iyileme kütüphaneleri vardır. Sinir ağının isteğe bağlı grafiğini oluşturabilir ve CPU’lar ve GPU’lar arasında etkili bir şekilde paralel işlem yapabilirsiniz.
Torch’u kendi başınıza indirmek ve denemek için Hemen Başla rehberine bakabilirsiniz. Torch açık kaynak kodludur, dolayısıyla GitHub repo üzerinde sunulan kod ile de başlayabilirsiniz.
Torch sürekli geliştirilmektedir: hali hazırda Facebook, Google, Twitter, NYU, IDIAP, Purdue ile çeşitli firma ve araştırma laboratuarları tarafından kullanılmaktadır.