Bu dersin amacı, öğrencileri derin öğrenmenin temel ve ileri düzey teknikleriyle tanıştırmaktır. Ders kapsamında sinir ağı mimarileri, eğitim (öğrenme) yöntemleri ve uygulama alanları ele alınmaktadır. Ders, derin öğrenme modellerini tasarlamak, eğitmek ve devreye almak için gerekli olan hem kuramsal temelleri hem de pratik becerileri sağlamayı amaçlamaktadır.

Derin öğrenmeye giriş, sinir ağları, geri yayılım (backpropagation), evrişimli sinir ağları (CNN), yinelemeli sinir ağları (RNN), üretici (generative) modeller, denetimsiz öğrenme, transfer öğrenme ve derin öğrenmenin bilgisayarlı görü ile doğal dil işleme gibi alanlardaki uygulamaları.

Ders (Teorik Eğitim): Temel kavramların, derin öğrenmenin esaslarının ve derin öğrenme tabanlı algoritmaların ayrıntılı biçimde açıklandığı derslerdir. Uygulamalı Projeler: Öğrencilerden belirli derin öğrenme algoritmalarını kodlamaları ve bu algoritmaları veri kümeleri üzerinde çalıştırmaları beklenir. Bu projeler, öğrencilerin teoriyi pratiğe dönüştürmelerine olanak sağlar. Sunum: Öğrenciler, ikişer kişilik gruplar halinde güncel akademik makaleleri analiz eder ve sınıfta sunum yaparlar. Bu yöntem, araştırma yapma ve bilimsel bilgi paylaşımı becerilerinin geliştirilmesini amaçlar.

Deep Learning by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville, MIT Press.