3 Aralık 2024
Her öğrencinin sorumlu olduğu verisetleri aşağıdaki listede belirtilmiştir. Vize uygulaması olarak 1D-CNN, 2D-CNN (Klasik) ve DBN, LSTM, BiLSTM, GRU, RNN uygulamaları yapılacaktır. *** Süreniz 4 Hafta sonraki derse kadardır. (02.01.2025) Derse geldiğinizde teslim etmeniz gerekmektedir. 1D-CNN: Zaman serileri doğrudan sizlerin modelleyeceği farklı CNN yapılarına göre en az 15 farklı modelde denenerek başarımlar raporlanacaktır. 2D-CNN: Zaman serileri resime […]
3 Aralık 2024
Aşağıdaki listede sorumlu olduğunuz verisetleri yazmaktadır. *** Süreniz 4 Hafta sonraki derse kadardır. (02.01.2025) Derse geldiğinizde teslim etmeniz gerekmektedir. Verilen verisetlerini derste anlatılan Örüntü Tanıma adımlarından seçeceğiniz en az birer tane yöntem ile analiz ederek kNN, SVM, MLP (Farklı nöron ve layerlar için), Decision Tree, Random Forest, Deep Neural Networks, Deep Belief Networks sınıflandırıcılarında deneyerek başarımları karşılaştıracağınız […]
17 Mayıs 2024
23109210103: 1-Derin Öğrenme kısmında bu algoritmaların nerelerde kullanıldıkları (Routing, IDS, Clustering, …) her alanda birkaç örnek ile detaylandırılmalıdır. 2- Problem cümlesi tanımlanmış ancak net ifade edilmemiş. Problem cümlesi net amaçlar ve bunları destekleyen hedeflerle belirtilmelidir. Bu hedefler çalışmanın özgünlüğünü vurgulayacaktır. Tam olarak literatüre ne gibi bir katkı sağladığınız belirtilmelidir. 3- Materyal Metot diye bir bölüm […]
19 Mart 2024
Aşağıdaki listede sorumlu olduğunuz verisetleri yazmaktadır. Verilen verisetlerini derste anlatılan Örüntü Tanıma adımlarından seçeceğiniz en az birer tane yöntem ile analiz ederek kNN, SVM, MLP (Farklı nöron ve layerlar için), Decision Tree, Random Forest, Deep Neural Networks, Deep Belief Networks sınıflandırıcılarında deneyerek başarımları karşılaştıracağınız bir çalışma yapmanız gerekmektedir. Bildiri Formatını buradan indiriniz Vize: Kullanılan parametrelerle ve sınıflandırıcı […]
18 Mart 2024
Her öğrencinin sorumlu olduğu verisetleri aşağıdaki listede belirtilmiştir. Vize uygulaması olarak 1D-CNN, 2D-CNN (Klasik) ve DBN uygulamaları yapılacaktır. 1D-CNN: Zaman serileri doğrudan sizlerin modelleyeceği farklı CNN yapılarına göre en az 15 farklı modelde denenerek başarımlar raporlanacaktır. 2D-CNN: Zaman serileri resime dönüştürülerek (plot) klasik CNN modeline giriş olarak verilecektir. Kendi modelleyeceğiniz CNN yapılarıyla enaz 15 model üzerinde deneyerek […]
10 Aralık 2023
Her öğrencinin sorumlu olduğu verisetleri aşağıdaki listede belirtilmiştir. Vize uygulaması olarak 1D-CNN, 2D-CNN (Klasik) ve DBN uygulamaları yapılacaktır. 1D-CNN: Zaman serileri doğrudan sizlerin modelleyeceği farklı CNN yapılarına göre en az 15 farklı modelde denenerek başarımlar raporlanacaktır. 2D-CNN: Zaman serileri resime dönüştürülerek (plot) klasik CNN modeline giriş olarak verilecektir. Kendi modelleyeceğiniz CNN yapılarıyla enaz 15 model […]
3 Aralık 2023
Aşağıdaki listede sorumlu olduğunuz verisetleri yazmaktadır. Verilen verisetlerini derste anlatılan Örüntü Tanıma adımlarından seçeceğiniz en az birer tane yöntem ile analiz ederek kNN, SVM, MLP (Farklı nöron ve layerlar için), Decision Tree, Random Forest, Deep Neural Networks sınıflandırıcılarında deneyerek başarımları karşılaştıracağınız bir çalışma yapmanız gerekmektedir. Vize: Kullanılan parametrelerle ve sınıflandırıcı başarımlarıyla kıyaslama. Final: Bildiri Formatında […]
8 Eylül 2023
Deep Learning in Ad-hoc Wireless Networks Dear Colleague, We hope this email finds you well. We are writing to let you know that our Springer Book is currently welcoming submissions to the Topical Book “Deep Learning in Ad-hoc Wireless Networks”, Edited by Assoc. Prof. Dr. Gokhan ALTAN and Assoc. Prof. Dr. İpek ABASIKELEŞ-TURGUT. We hope you […]
10 Aralık 2022
Bu derste Google Colab servisleri üzerinden MLP modelleme, itere edebileceğiniz parametreler, farklı modeller için hidden layer sayısı ve nöron sayılarının önemleri anlatılmıştır. Analiz edeceğiniz veriseti ve rapor formatı ubom üzerinden sizlerle paylaşılacaktır.
15 Kasım 2022
DB-A: RespiratoryDatabase@TR (COPD Severity Analysis) (url:https://data.mendeley.com/datasets/p9z4h98s6j/1) DB-B:- VOICED Database (url: https://physionet.org/content/voiced/1.0.0/) DB-C: Heart Rate Oscillations during Meditation (url:https://physionet.org/content/meditation/1.0.0/) DB-D: Apnea-ECG Database (url: https://physionet.org/content/apnea-ecg/1.0.0/) DB-E: DeepSIG Dataset: RADIOML 2018.01A (url:https://www.deepsig.ai/datasets) DB-F: Breast Cancer Histopathological Database (BreakHis) (url:https://web.inf.ufpr.br/vri/databases/breast-cancer-histopathological-database-breakhis/) DB-G: Fish4Knowledge (url:https://groups.inf.ed.ac.uk/vision/DATASETS/FISH4KNOWLEDGE/WEBSITE/) DB-H: Image Matting Dataset 21109110805 TA** UT** ÖZ** DB-A 21109210810 İB** ÖZ** DO* DB-B 22109110101 ER** DU** DB-C 22109110105 MU** ÇI** […]
27 Ekim 2022
# Öğrenci No Konu 1 172523203 *** 2 182523048 HyperCasual Oyun Tasarımı (Developer Ağırlıklı) 3 182523308 Flutter Tabanlı Çocuklar için İngilizce dil eğitim platformu 4 192523018 Haber siteleri içerisinde paralel kontrolle içerik yapılandırma API uygulaması 5 192523044 3D Çizim (Ortam ve Meslek Yapılandırmalaları-Aşçı Animasyonu) 6 192523050 React tabanlı YZ sistemleri 7 192523071 İnsan duruşlarından Yapay […]
24 Mayıs 2022
Uygulama Google COLAB servisi üzerinden gerçekleştiriliyor. İsteyen kendi PC çevresine kurduğu servislerle çalıştırabilir.
6 Nisan 2022
Google Colab üzerinden kendi CNN modelinizi gerçekleştirmek için kullanabileceğiniz birçok framework bulunmaktadır. Bu frameworkler içerisinden KERAS, daha basit bir kullanıma sahip ve uygulanabilirliği daha kolaydır. Tensorflow temelli olarak oluşturulmuştur. Bu çalışmada kendi GPU olanaklarınız elverişli değilse Google servislerinin sağlamış olduğu Colab platformunu kullanarak Google Drive klasörünüze atmış olduğunuz resimlerinizi nasıl eğitebileceğiniz hakkında detaylı bir uygulama […]
5 Mayıs 2021
1.Örgün: Denizde gerçekleşen düzensiz göç hareketleri için veriseti oluşturma. Bu veriseti kapsamında Ege bölgesi ve dünyadaki farklı ülkelerde düzensiz göç hareketlerini tespit etmek için denizde zodiac botlar ile göçmenlere ait resimler ve sahil güvenlik araçlarının fotoğrafları için veriseti oluşturulacaktır. Anahtar kelimeler: Düzensiz göçmen, irregular migrants, coast guard, turkish coast guard, greek coast guard, migrant pushback, […]
13 Nisan 2021
Verisetleri: DB-A: RespiratoryDatabase@TR (COPD Severity Analysis) (url:https://data.mendeley.com/datasets/p9z4h98s6j/1) DB-B:- VOICED Database (url: https://physionet.org/content/voiced/1.0.0/) DB-C: Heart Rate Oscillations during Meditation (url:https://physionet.org/content/meditation/1.0.0/) DB-D: Apnea-ECG Database (url: https://physionet.org/content/apnea-ecg/1.0.0/) Öğrenci Numarası 4 ile bitenler: DB-A Öğrenci Numarası 5 ve 6 ile bitenler: DB-B Öğrenci Numarası 7 ve 8 ile bitenler: DB-C Öğrenci Numarası 9 ile bitenler: DB-D Mithat kendi verisetinde […]
2 Haziran 2020
Yapay Zeka Uygulamaları Dersi Finali aşağıdaki şekilde puanlanacaktır. 1- Film, Dizi, Eğitim veriseti (30p)2- Yapay Sinir Ağları uygulaması (35p)3- Derin Öğrenme Uygulaması (35p) Yukarıdaki içerikleri Online sistemimizden sınavda rapor olarak yükleyeceksiniz. Her soru ile alakalı detaylar aşağıdadır. 1- Film, Dizi, Eğitim veriseti (35p) Vize çalışmasında segmentasyon için kullanılan işaretlemelerle alakalı yoğun iş yüküne sahip verisetti […]
19 Mayıs 2020
https://drive.google.com/drive/folders/1nVxHBIUqGhnGHCbEiyR0fleJ0AScDAMI?usp=sharing Yukarıdaki bağlantıda iste.edu.tr uzantılı mail adresinizle indirebileceğiniz Colab -Python 3 temelli çalışan 1- Diabet sınıflandırma veri seti üzerinde gerçekleştirilen Yapay Sinir Ağları uygulaması2- Resim Sınıflandırma üzerinde gerçekleştirilmiş Konvolüsyonel Sinir Ağı temelli Derin Öğrenme uygulaması yer almaktadır. Modeller hakkında detaylı bilgiler, senkron ders anlatımlarında yer almaktadır.
29 Nisan 2020
https://medium.com/@pdquant/all-the-backpropagation-derivatives-d5275f727f60 https://towardsdatascience.com/forward-propagation-in-neural-networks-simplified-math-and-code-version-bbcfef6f9250 https://towardsdatascience.com/understanding-backpropagation-algorithm-7bb3aa2f95fd https://www.cs.swarthmore.edu/~meeden/cs81/s10/BackPropDeriv.pdf https://www.edureka.co/blog/backpropagation/ https://page.mi.fu-berlin.de/rojas/neural/chapter/K7.pdf