Güncel Yapay Zeka ve Matematiksel Temelleri

Yürütücüler
Çağatay Yıldız, İlker Birbil, Özgür Martin, Tolga Birdal, Sergül Aydöre

Amaç-İçerik

Bu yaz okulu, yapay ve derin öğrenmedeki modern yöntemleri ve bunların matematiksel temellerini konu ediniyor. Eğitmenler hayat boyu ayrışık (disentangled) öğrenme, geometrik derin öğrenme, çoklu görevle (multi-task) öğrenme ve yapay/derin öğrenme için optimizasyon konularındaki güncel çalışmalarını ve bu çalışmaların dayandığı matematiksel temelleri anlatacaklar.

Kontenjan
30

Ön Koşul
Yapay öğrenmeye giriş düzeyinde bilgi (lineer cebir, vektör/matris hesaplamaları, temel derin öğrenme mimarileri, bayır inişi (gradient descent) temelli optimizasyon, vb)

Ek Hazırlık
İşlenecek konular hakkında fikir vermesi ve ön hazırlık olması açısından şu iki temel kitaba bakılabilir: https://www.deeplearningbook.org/ ve https://mml-book.github.io/

Ücret
Etkinlik katılımcıları çadırda kalır, yedi gün dört öğün yemek, temel ihtiyaçlar hepsi dahil 2950TL’dir.

Detaylı İçerik
1. Gün
08.30-12.00
Çağatay Yıldız  – Giriş ve hayat boyu öğrenme
Yapay öğrenmenin temelleri
Derin öğrenmenin temelleri
Hayat boyu öğrenme
Felaket unutma (çalışma)
Ayrışık öğrenme (çalışma)

15:00-18:00
Gönenç Onay – Derin Oğrenme için Grup teori
Grup yapları ve etkileri
Derin öğrenmede kullanılan grup örnekleri
Simetrik (equivariant) yapay ağlar
Grup konvolusiyon teoremi (zaman kalırsa)

2.Gün
08:30-12:00
Özgür Martin – Optimizasyona giris
Derin öğrenme için optimizasyon.
Rassal bayır inişi yöntemi (RBI)
RBI yakınsaklık analizi.

15:00-18:00
Özgür Martin  – Optimizasyon – güncel yöntemler
RBİ varyantları: Momentum, AdaGrad, Adam.
RBİ için çizge arama ve model kurma yöntemleri.

3.Gün
08:30-12:00
İlker Birbil – Açıklanabilir yapay zeka
Açıklanabilir yapay zeka
Son işleme yaklaşımları
Optimizasyon yöntemleri

15:00-18:00
İlker Birbil
Kuramsal çalışmalar
Uygulamalar

4.Gün   TATİL

5.Gün
08:30-12:00
Çağatay Yıldız / Tolga Birdal – Topolojik yapay öğrenme
(Çağatay, 8:30-10:00) Modüler öğrenme icin grup teori
(Tolga, 10:00-12:00) Geometrik yapay öğrenmenin temelleri

15:00-18:00
Tolga Birdal
Topolojik yapay oğrenmenin temelleri
Topolojik yapay oğrenme

6.Gün
08:30-12:00
Sergül Aydöre – Büyük dil modelleri
Büyük dil modellerinin temelleri
Büyük dil modellerindeki son bilimsel gelişmeler

15:00-18:00
Sergül Aydöre – Büyük dil modelleri – ileri
Büyük dil modellerindeki son bilimsel gelişmeler
Sorumlu yapay zeka açısından büyük dil modellerinin zayıflığı

7.Gün
TATİL

Güncel Yapay Zeka ve Matematiksel Temelleri

Yürütücüler
Çağatay Yıldız, İlker Birbil, Özgür Martin, Tolga Birdal, Sergül Aydöre

Amaç-İçerik

Bu yaz okulu, yapay ve derin öğrenmedeki modern yöntemleri ve bunların matematiksel temellerini konu ediniyor. Eğitmenler hayat boyu ayrışık (disentangled) öğrenme, geometrik derin öğrenme, çoklu görevle (multi-task) öğrenme ve yapay/derin öğrenme için optimizasyon konularındaki güncel çalışmalarını ve bu çalışmaların dayandığı matematiksel temelleri anlatacaklar.

Kontenjan
30

Ön Koşul
Yapay öğrenmeye giriş düzeyinde bilgi (lineer cebir, vektör/matris hesaplamaları, temel derin öğrenme mimarileri, bayır inişi (gradient descent) temelli optimizasyon, vb)

Ek Hazırlık
İşlenecek konular hakkında fikir vermesi ve ön hazırlık olması açısından şu iki temel kitaba bakılabilir: https://www.deeplearningbook.org/ ve https://mml-book.github.io/

Ücret
Etkinlik katılımcıları çadırda kalır, yedi gün dört öğün yemek, temel ihtiyaçlar hepsi dahil 2950TL’dir.

Detaylı İçerik
1. Gün
08.30-12.00
Çağatay Yıldız  – Giriş ve hayat boyu öğrenme
Yapay öğrenmenin temelleri
Derin öğrenmenin temelleri
Hayat boyu öğrenme
Felaket unutma (çalışma)
Ayrışık öğrenme (çalışma)

15:00-18:00
Gönenç Onay – Derin Oğrenme için Grup teori
Grup yapları ve etkileri
Derin öğrenmede kullanılan grup örnekleri
Simetrik (equivariant) yapay ağlar
Grup konvolusiyon teoremi (zaman kalırsa)

2.Gün
08:30-12:00
Özgür Martin – Optimizasyona giris
Derin öğrenme için optimizasyon.
Rassal bayır inişi yöntemi (RBI)
RBI yakınsaklık analizi.

15:00-18:00
Özgür Martin  – Optimizasyon – güncel yöntemler
RBİ varyantları: Momentum, AdaGrad, Adam.
RBİ için çizge arama ve model kurma yöntemleri.

3.Gün
08:30-12:00
İlker Birbil – Açıklanabilir yapay zeka
Açıklanabilir yapay zeka
Son işleme yaklaşımları
Optimizasyon yöntemleri

15:00-18:00
İlker Birbil
Kuramsal çalışmalar
Uygulamalar

4.Gün   TATİL

5.Gün
08:30-12:00
Çağatay Yıldız / Tolga Birdal – Topolojik yapay öğrenme
(Çağatay, 8:30-10:00) Modüler öğrenme icin grup teori
(Tolga, 10:00-12:00) Geometrik yapay öğrenmenin temelleri

15:00-18:00
Tolga Birdal
Topolojik yapay oğrenmenin temelleri
Topolojik yapay oğrenme

6.Gün
08:30-12:00
Sergül Aydöre – Büyük dil modelleri
Büyük dil modellerinin temelleri
Büyük dil modellerindeki son bilimsel gelişmeler

15:00-18:00
Sergül Aydöre – Büyük dil modelleri – ileri
Büyük dil modellerindeki son bilimsel gelişmeler
Sorumlu yapay zeka açısından büyük dil modellerinin zayıflığı

7.Gün
TATİL