CENG0058 Applications of deep generative models

Genel Bilgi

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

Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi

Haftalık Akış

Öğrenci İş Yükü - AKTS