Derin Öğrenme Kursu

 (fleuret.org)
6 puan yazan GN⁺ 2023-11-20 | 2 yorum | WhatsApp'ta paylaş

Derin öğrenme dersine giriş

  • François Fleuret'nin derin öğrenme ders materyalleri, kayıtları ve sanal makinesi Cenevre Üniversitesi'nin 14x050 dersi üzerinden incelenebiliyor
  • PyTorch framework'ünü kullanan derin öğrenmeye kapsamlı bir giriş sunuyor
  • Ders, 2018'de Idiap Araştırma Enstitüsü'nde geliştirildi ve 2022'ye kadar Lozan Federal Politeknik Okulu'nda EE-559 olarak verildi

Ders materyalleri

  • Ders slaytlarının PDF'leri yatay formatta sunuluyor ve dersi kolaylaştırmak için overlay'ler içeriyor
  • Handout PDF'leri, ek notlarla birlikte dikey yönde ve karmaşık efektler olmadan derlenmiş durumda
  • Screencast'ler tarayıcı üzerinden stream edilerek veya indirilebilir MP4 dosyaları olarak sunuluyor

Uygulama oturumları prologu

  • Uygulama oturumları için Python prologu, komut satırı argümanlarını ayrıştırarak veri yükleme fonksiyonları sağlıyor
  • Veri yükleme fonksiyonları gerektiğinde verileri indiriyor, görüntüleri tek boyutlu vektörler hâline getiriyor ve ihtiyaç durumuna göre verileri normalize ediyor veya düzleştiriyor

Sanal makine kullanımı

  • Sanal makine (VM), tam bir bilgisayarı simüle eden bir yazılım olup PyTorch'u web tarayıcısında kullanmak için gerekli tüm araçları içeren bir Linux işletim sistemi sunuyor
  • VM, JupyterLab'i otomatik olarak başlatıyor ve 8888 portunda çalıştırarak ana makinenin web tarayıcısı üzerinden erişim sağlıyor

GN⁺'nin görüşü

Bu ders, derin öğrenmeye kapsamlı bir giriş sunuyor ve başlangıç seviyesindeki yazılım mühendislerinin de anlayabileceği şekilde yapılandırılmış. Gerçek ders materyalleri ve uygulama için bir sanal makine içermesi, pratik bir öğrenme deneyimi sunması açısından özellikle ilgi çekici.

İlgili okumalar

2 yorum

 
bigtallee 2023-11-20

Derslerde altyazı olmaması üzücü..
 
GN⁺ 2023-11-20
Hacker News görüşleri

  • Çeşitli öğrenme kaynakları önerileri

    • "Understanding Deep Learning" kitabı listede eksik. Simon J.D. Prince'in kitabı, her bölüme eklenmiş ileri seviye kaynak bağlantıları, kavrayışı ölçen alıştırmalar ve kavramları gerçekten uygulayan kod içeren notebook'lar gibi unsurlarla öne çıkıyor.
    • Stanford Üniversitesi'nin YouTube kanalında tam makine öğrenimi ders serisi (19 video) izlenebiliyor. Ayrıca çok sayıda bilgisayar bilimi dersi de yayımlanmış durumda.
    • "Little Book of Deep Learning"e de göz atılması öneriliyor.
    • "Practical Deep Learning for Coders" da faydalı bir kaynak.
    • Yann LeCun ve Alfredo Canziani'nin yürüttüğü NYU derin öğrenme dersi YouTube'da tam olarak açık durumda.

  • Video olmadan derinlikli bir kurs arayanlar için kaynaklar

    • Video izlemeyi gerektirmeyen, derinlikli bir kurs hakkında bilgi isteniyor.

  • Yeni başlayanlar için ders önerisi

    • Andrej Karpathy'nin ders serisindeki ilk ders, yeni başlayanlar için oldukça erişilebilir.

  • Uzmanlık alanına geçiş yapabilme ihtimali üzerine düşünce

    • Birkaç yıldır full-stack geliştirici olarak çalışmış olsa da, 6 aylık bir çalışmayla bu alana girmenin mümkün olup olmadığını sorguluyor.

  • Çeşitli seçenekler arasından seçim

    • Sebastian Raschka'nın dersi, Python veya benzer bir dili biliyorsanız yaklaşması kolay bir kurs.
    • Andrew Ng'nin Coursera dersine kısa süre önce başlamış ve bu ücretsiz seçenekler arasındaki farkların ne olduğunu merak ettiğini belirtiyor.