CENG0058 Applications of deep generative models

6 AKTS - 3-0 Süre (T+U)- . Yarıyıl- 3 Yerel Kredi

Genel Bilgi

Kod CENG0058
Ad Applications of deep generative models
Dönem 2023-2024 Eğitim-Öğretim Yılı
Dönem Bahar
Süre (T+U) 3-0 (T-U) (17 Hafta)
AKTS 6 AKTS
Yerel Kredi 3 Yerel Kredi
Eğitim Dil Türkçe
Seviye Doktora Dersi
Tür Normal
Öğretim Şekli Yüz Yüze Öğretim
Bilgi Paketi Koordinatörü Mehmet SARIGÜL
Dersin Öğretim Elemanı
Güncel dönem ders programı henüz yapılmamıştır.


Dersin Amacı / Hedefi

Derin Üretken Modellerin Uygulamaları dersinin amacı, öğrencilere derin üretken modeller ve bunların çeşitli alanlardaki çeşitli uygulamaları hakkında kapsamlı bir anlayış sağlamaktır. Ders, öğrencileri gerçek dünya sorunlarını çözmek, gerçekçi sentetik veriler oluşturmak ve bilgisayarla görme, doğal dil işleme, sağlık hizmetleri ve daha fazlası gibi alanlarda yaratıcı uygulamaları keşfetmek için derin üretken modelleri uygulamak için gerekli bilgi ve becerilerle donatmayı amaçlamaktadır.

Dersin İçeriği

Bu ders, Derin Üretken Modellere Giriş, Varyasyonel Otokodlayıcılar (VAE'ler), Üretken Karşıt Ağlar (GAN'lar) ve akış tabanlı modeller dahil olmak üzere derin üretken modellere giriş, görüntü oluşturmada VAE Uygulamaları, görüntüden görüntüye çeviri, ve veri sentezi, Üretken Karşıt Ağlar (GAN'lar), GAN mimarisi ve eğitim teknikleri, GAN değerlendirme ölçütleri (ör. başlangıç puanı, Frechet Başlangıç Mesafesi), GAN'ların görüntü oluşturma, stil aktarımı ve veri artırmadaki uygulamaları, Akış Tabanlı Üretken Modeller , Akış tabanlı modellerin mimarisi ve eğitimi, Yoğunluk tahmini ve olasılık değerlendirmesi, Görüntü oluşturma ve sentezinde akış tabanlı modellerin uygulamaları, Metin Oluşturma ve Dil Modelleme, Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler) ve dil modelleme için LSTM modelleri, Derinlik uygulamaları metin oluşturmada üretken modeller, diyalog sistemleri ve dil çevirisi, Denetimsiz ve Yarı Denetimli Öğrenme, Anomali Tespiti ve Aykırı Değer Analizi, Dolandırıcılık tespitindeki uygulamalar, siber güvenlik ve aykırı değer analizi, Veri Büyütme ve Gizlilik, Sağlık ve Tıbbi Görüntü Analizi, Sanatsal görüntü derin üretken modeller, Etik Hususlar ve Sosyal Etki İleri Konuları içerir.

Dersin Ön Koşulu

Temel programlama, lineer cebir ve olasılık teorisi bilgisi.

Kaynaklar

Tomczak, J. M. (2022). Deep generative modeling (pp. 1-197). Springer.

Notlar

Tomczak, J. M. (2022). Deep generative modeling (pp. 1-197). Springer.


Dersin Öğrenme Çıktıları

Sıra Dersin Öğrenme Çıktıları
ÖÇ01 Derin Üretken Modelleri Anlamak
ÖÇ02 Üretken Model Uygulamaları Bilgisine sahip olmak
ÖÇ03 Derin Üretken Modellerin Etki Alanına Özgü Uygulamaları için uygulama becerisi
ÖÇ04 Derin Öğrenme Uygulamaları için Değerlendirme ve Değerlendirme


Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi

Sıra Tür Program Öğrenme Çıktıları Duzey
PÖÇ01 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Lisans düzeyinde kazanılan yetkinlikler temelinde Bilgisayar Mühendisliği temel alanında özgün çalışmalar için gerekli temeli sağlayan ileri düzeyde bilgi ve kavrayışa sahiptir. 4
PÖÇ02 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Mühendislik alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular. 4
PÖÇ03 Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkında olup, gerektiğinde bunları inceler ve öğrenir. 3
PÖÇ04 Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği Mühendislik problemlerini kurgular, çözmek için yöntem geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygular. 3
PÖÇ05 Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular, bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları çözümler ve yorumlar. 2
PÖÇ06 Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği Yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir, sistem, parça veya süreç tasarımlarında yenilikçi çözümler geliştirir. 2
PÖÇ07 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı Öğrenme becerilerine sahip olur. 2
PÖÇ08 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı Bilgisayar Mühendisliğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkında olup gerektiğinde bunları inceler ve öğrenir. 3
PÖÇ09 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını Bilgisayar Mühendisliği alanındaki veya alan dışındaki ulusal ve uluslararası ortamlarda açık bir şekilde yazılı veya sözlü olarak aktarır.
PÖÇ10 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı Bilgisayar Mühendisliğinde uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgiye sahip olur. 1
PÖÇ11 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı Bilgisayar Mühendisliğinin gerektirdiği düzeyde bilgisayar yazılımı ile birlikte bilişim ve iletişim teknolojilerini ileri düzeyde etkileşimli olarak kullanır. 1
PÖÇ12 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. 2


Haftalık Akış

Hafta Konu Ön Hazırlık Yöntemler
1 Derin üretken modellere ve uygulamalarına giriş. Ders notlarının okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım
2 Değişken Otomatik Kodlayıcılar (VAE'ler): mimari, eğitim ve uygulamalar. Ders notlarının okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım
3 Üretken Çekişmeli Ağlar (GAN'lar): mimari, eğitim ve uygulamalar. Ders notlarının okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım
4 Akış tabanlı üretken modeller: mimari, eğitim ve uygulamalar. Ders notlarının okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım
5 Derin üretken modeller kullanarak görüntü oluşturma ve sentezleme. Ders notlarının okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım
6 Derin üretken modellerle metin oluşturma ve dil modelleme. Ders notlarının okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım
7 Üretken modeller kullanılarak denetimsiz ve yarı denetimli öğrenme. Ders notlarının okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım
8 Ara Sınavlar Ölçme Yöntemleri:
Yazılı Sınav
9 Üretken modeller için değerlendirme ölçütleri: başlangıç puanı, FID vb. Ders notlarının okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım
10 Üretken modellerle anormallik tespiti ve aykırı değer analizi. Ders notlarının okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım
11 Üretken modeller kullanarak veri artırma. Ders notlarının okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım
12 Üretken modellerde mahremiyet hususları ve düşmanca saldırılar. Ders notlarının okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım
13 Sağlık ve tıbbi görüntü analizi uygulamaları. Ders notlarının okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım
14 Üretken modellerin yaratıcı uygulamaları: sanat, müzik, tasarım. Ders notlarının okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım
15 Gözden Geçirme Ders notlarının okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım
16 Yarıyıl Sonu Sınavları Ölçme Yöntemleri:
Yazılı Sınav
17 Yarıyıl Sonu Sınavları Ölçme Yöntemleri:
Yazılı Sınav


Öğrenci İş Yükü - AKTS

Çalışmalar Sayısı Süresi (Saat) İş Yükü (Saat)
Ders ile İlgili Çalışmalar
Ders (Sınav haftaları dahil değildir) 14 3 42
Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) 14 5 70
Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar
Ödev, Proje, Diğer 0 0 0
Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) 1 14 14
Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı 1 28 28
Toplam İş Yükü (Saat) 154
Toplam İş Yükü / 25 (s) 6,16
AKTS 6 AKTS

Güncelleme Zamanı: 16.06.2023 02:36