Açıklama
Sınıflandırma ve regresyona giriş. Optimizasyon, vektörleştirme, gradyan inişi, maliyet, kayıp ve aktivasyon fonksiyonları. Yapay Zeka temelleri, Yapay Sinir Ağlarına giriş, ileri ve geri yayılım, Çok Katmanlı Algılayıcı ve diğer Derin Sinir Ağı modelleri ile bunların multimedya, ağlar, finans vb. alanlardaki uygulamalarına giriş ve temel bilgiler.
Önkoşullar
- Önkoşul(lar): BIT 2000 ve BIT 2400 .
Şartlar ve koşullar
- Ayrıca IRM 4005 olarak listelenmiştir.
- Önkoşul(lar): BIT 2000 ve BIT 2400 .
- Haftada üç saat ders.
Kaynak metin orijinal dilinde
Introduction to classification and regression. Optimization, vectorization, gradient descent, cost, loss and activation functions. Introduction and basics to AI, Artificial Neural Networks, forward and backward propagation, Multi Layer Perceptron, and other types of Deep Neural Network models, their applications in multimedia, networks, finance, etc.
- Prerequisite(s): BIT 2000 and BIT 2400 .
- Also listed as IRM 4005 .
- Lectures three hours a week.
Kaynaklar ve referanslar
Tarih ve kaynaklar bilgileri doğrulamanıza yardımcı olmak için saklanır. Okumayı kolaylaştırmak için çeviriler sunulmuştur; koşullar ve gereksinimler için resmi kaynak esas alınır.
Kaynak referans : https://calendar.carleton.ca/undergrad/courses/OSS/