Administrator

Practical Deep Learning for Coders This course covers topics such as how to: Build and train deep learning models for computer vision, natural language processing, tabular analysis, and collaborative filtering problems Create random forests and regression models Deploy models Use PyTorch, the world’s fastest growing deep learning software, plus popular libraries like fastai and Hugging Face Foundations and Deep Dive to Diffusion Models ... 🔗 Link to Course - Part 1 🔗 Link to Course - Part 2 🔗 Link to Course - All Parts Together

Stanford CS230: Deep Learning (2018) Covers the foundations of deep learning, how to build different neural networks(CNNs, RNNs, LSTMs, etc...), how to lead machine learning projects, and career advice for deep learning practitioners. Deep Learning Intuition Adversarial examples - GANs Full-cycle of a Deep Learning Project AI and Healthcare Deep Learning Strategy Interpretability of Neural Networks Career Advice and Reading Research Papers Deep Reinforcement Learning 🔗 Link to Course 🔗 Link to Materials

MIT: Deep Learning for Art, Aesthetics, and Creativity Covers the application of deep learning for art, aesthetics, and creativty. Nostalgia -> Art -> Creativity -> Evolution as Data + Direction Efficient GANs Explorations in AI for Creatvity Neural Abstractions Easy 3D Content Creation with Consistent Neural Fields ... 🔗 Link to Course

Probabilistic Machine Learning To learn the probabilistic paradigm of ML: Reasoning about uncertainty Continuous Variables Sampling Markov Chain Monte Carlo Gaussian Distributions Graphical Models Tuning Inference Algorithms ... 🔗 Link to Course

Machine Learning with Graphs (Stanford) To learn some of the latest graph techniques in machine learning: PageRank Matrix Factorizing Node Embeddings Graph Neural Networks Knowledge Graphs Deep Generative Models for Graphs ... 🔗 Link to Course

Statistical Machine Learning (Tübingen) The course covers the standard paradigms and algorithms in statistical machine learning. KNN Bayesian decision theory Convex optimization Linear and ridge regression Logistic regression SVM Random Forests Boosting PCA Clustering ... 🔗 Link to Course

Machine Learning Lecture (Stefan Harmeling) Covers many fundamental ML concepts: Bayes rule From logic to probabilities Distributions Matrix Differential Calculus PCA K-means and EM Causality Gaussian Processes ... 🔗 Link to Course

Introduction to Machine Learning (Tübingen) The course serves as a basic introduction to machine learning and covers key concepts in regression, classification, optimization, regularization, clustering, and dimensionality reduction. Linear regression Logistic regression Regularization Boosting Neural networks PCA Clustering ... 🔗 Link to Course

Applied Machine Learning To learn some of the most widely used techniques in ML: Optimization and Calculus Overfitting and Underfitting Regularization Monte Carlo Estimation Maximum Likelihood Learning Nearest Neighbours ... 🔗 Link to Course

Making Friends with Machine Learning A series of mini lectures covering various introductory topics in ML: Explainability in AI Classification vs. Regression Precession vs. Recall Statistical Significance Clustering and K-means Ensemble models ... 🔗 Link to Course Ref: https://github.com/dair-ai/ML-YouTube-Courses

Stanford CS229: Machine Learning To learn some of the basics of ML: Linear Regression and Gradient Descent Logistic Regression Naive Bayes SVMs Kernels Decision Trees Introduction to Neural Networks Debugging ML Models ... 🔗 Link to Course Ref: https://github.com/dair-ai/ML-YouTube-Courses

Part 2'yi merakla bekliyoruz!

Texas Üniversitesi'nden araştırmacılar, depremleri bir hafta önceden tahmin edebilen bir yapay zeka yöntemi geliştirdiler. Yöntemi oluşturan yapay zeka algoritması, deprem fizik bilgisine dayalı istatistiksel özellikler kullanılarak eğitildi. Çin'deki denemeler sırasında beklenen depremlerin yüzde 70'ini tahmin edebilen yöntem bazı yanlış uyarılar da verdi. Programın amacı, sismik verilerin eksik olduğu bölgelerde deprem tahminini iyileştirmek. Bu gelişme, deprem tahmininin daha doğru hale gelebileceği umudunu güçlendiriyor. Bu gelişmenin depremleri tahmin etme çabasının önemli bir adımı olduğunu belirten Texas Sismolojik Ağ Programı Başkanı Alexandros Savvaidis, yine de kesin deprem tahminlerine hala çok uzak olunduğunu vurguladı. Diğer taraftan, programın yüzde 70'lik başarı oranı, deprem kayıplarını azaltmada yadsınamaz ve çok önemli bir fayda sağlayabilir. Bu nedenle, yöntem araştırmacılar tarafından daha fazla bölgede eğitilmeye ve test edilmeye devam edilecek. Böylelikle, yöntemin daha fazla test edilmesi ve geliştirilmesiyle, deprem tahminlerinin gelecekte daha kesin ve etkili olma ihtimaline yönelik umutlar güçlenmektedir.

Carbon programlama dili, yeni bir genel amaçlı programlama dilidir. Bu dil, C++ gibi düşük seviyeli dillerin performans ve verimliliğini ve Python gibi yüksek seviyeli dillerin erişilebilirliğini ve üretkenliğini bir araya getirmeyi amaçlamaktadır. Carbon Programlama Dilinin Amacı Carbon programlama dili, programlama dünyasında bir boşluğu doldurmayı amaçlamaktadır. Mevcut programlama dilleri, genellikle performans ve verimlilik ile erişilebilirlik ve üretkenlik arasında bir denge kurmaya çalışır. Bu iki özelliği bir araya getirmeyi ve her ikisini de isteyen programcılar için ideal bir dil olmayı amaçlamaktadır. Carbon Programlama Dilinin Özellikleri Carbon programlama dili, aşağıdaki özelliklere sahiptir: Performans ve verimlilik: C++'ın performans ve verimliliğini koruyarak, C++'tan daha basit ve erişilebilir bir dildir. Erişilebilirlik ve üretkenlik: Python'un erişilebilirliği ve üretkenliğini koruyarak, Python'dan daha hızlı ve daha verimli bir dildir. Güçlü tip sistemi: Güçlü bir tip sistemiyle, hatalara neden olma olasılığını azaltır. Özgür ve açık kaynak: Özgür ve açık kaynaklıdır. Performans Dil, C++'ın performans ve verimliliğini korumayı amaçlamaktadır. C++'a benzer bir kodu üretir ve C++'ın performans özelliklerinden yararlanabilir. Erişilebilirlik Carbon programlama dili, Python'a benzer bir sözdizimi kullanır ve Python'un üretkenlik özelliklerini destekler. Tip Sistemi Güçlü bir tip sistemiyle, hatalara neden olma olasılığını azaltır. Carbon programlama dili, değişkenlerin ve işlevlerin türlerini tanımlamak için güçlü bir tip sistemi kullanır. Açık Kaynaklılık Dil, özgür ve açık kaynaklıdır. Bu, Carbon programlama dilinin herkes tarafından erişilebilmesi ve kullanılabilmesi anlamına gelir. Geliştirilmesi Carbon programlama dili, hala geliştirme aşamasındadır. Ancak, temel özellikleri ortaya konulmuş ve geliştirme ekibi, yeni özellikler ve iyileştirmeler üzerinde çalışmaya devam etmektedir. Potansiyel Faydaları Carbon programlama dilinin potansiyel faydaları şunlardır: Programcılar için daha üretken ve erişilebilir bir dil sunar. Geliştiriciler için daha hızlı ve daha verimli uygulamalar oluşturmayı sağlar. Yeni uygulamalar ve teknolojilerin geliştirilmesini kolaylaştırır. Gelecekteki Potansiyeli Her ne kadar bu dilin gelecekteki potansiyeli, geliştirme ekibinin ilerleyişine bağlı olsa da, C++ ve Python gibi mevcut dillerin eksikliklerini giderme potansiyeline sahip olması dilin dikkat çekici bir özelliği olarak karşımıza çıkmaktadır. Geliştiricileri Carbon, Google'ın bir ekibi tarafından geliştirilmektedir. Bu ekip, programlama alanında deneyimli ve yetenekli geliştiricilerden oluşmaktadır. Nasıl Katkıda Bulunabilirsiniz? Carbon programlama dili, özgür ve açık kaynaklıdır. Bu, herkes tarafından erişilebilmesi ve kullanılabilmesi anlamına gelir. Carbon programlama diline katkıda bulunmak için, GitHub deposuna göz atabilir ve sorunuz veya önerilerinizi bildirebilirsiniz. Gelecekteki Planları Carbon programlama dili geliştirme ekibi, dilin mevcut özelliklerini geliştirmeye ve yeni özellikler eklemeye devam etmektedir. Gelecekteki planlar şunlardır: Daha güçlü bir tip sistemi eklemek. Daha karmaşık uygulamaları desteklemek için yeni özellikler eklemek. Dili daha erişilebilir hale getirmek için yeni özellikler eklemek.

Yapay zeka tabanlı büyük dil modelleri (LLM'ler), metin üretmek, dilleri çevirmek, farklı türde yaratıcı içerikler yazmak ve sorularınızı bilgilendirici bir şekilde yanıtlamak için kullanılabilen güçlü makine öğrenimi modelleridir. LLM'lerin Yapısı LLM'ler, büyük miktarda metin verisiyle eğitilmiş yapay sinir ağlarıdır. Bu veriler, kitaplar, makaleler, kodlar ve diğer kaynaklardan elde edilebilir. LLM'ler, bu verileri kullanarak metin üretme, dilleri çevirme, farklı türde yaratıcı içerikler yazma ve sorularınızı bilgilendirici bir şekilde yanıtlama yeteneğine sahiptir. LLM'lerin Kullanım Alanları LLM'ler, çeşitli amaçlar için kullanılabilir. İşte LLM'lerin kullanıldığı bazı örnekler: Metin üretimi: LLM'ler, şiirler, kodlar, senaryolar, müzik parçaları, e-posta, mektuplar vb. gibi farklı türde metinler üretmek için kullanılabilir. Dil çevirisi: LLM'ler, bir dilden diğerine metin çevirmek için kullanılabilir. Yaratıcı içerikler: LLM'ler, resimler, müzik parçaları, videolar vb. gibi farklı türde yaratıcı içerikler üretmek için kullanılabilir. Soru yanıtlama: LLM'ler, açık uçlu, zor veya garip olsalar bile sorularınızı bilgilendirici bir şekilde yanıtlamak için kullanılabilir. LLM'lerin Avantajları LLM'lerin birçok avantajı vardır. İşte LLM'lerin bazı avantajları: Yüksek doğruluk: LLM'ler, insan seviyesinde doğrulukta metin üretebilir, dilleri çevirebilir ve sorularınızı yanıtlayabilir. Yaratıcılık: LLM'ler, yeni ve orijinal metinler, kodlar, müzik parçaları, videolar vb. gibi yaratıcı içerikler üretebilir. Esneklik: LLM'ler, farklı amaçlar için kullanılabilir. LLM'lerin Dezavantajları LLM'lerin bazı dezavantajları da vardır. İşte LLM'lerin bazı dezavantajları: Büyük veri kümesi gereksinimi: LLM'leri eğitmek için büyük miktarda metin verisi gerekir. Bu, LLM'lerin geliştirilmesini ve kullanımını pahalı hale getirebilir. Önyargı: LLM'ler, eğitildikleri verilerden etkilenebilir. Bu, LLM'lerin önyargılı sonuçlar üretmesine neden olabilir. Güvenlik riskleri: LLM'ler, kötü niyetli kişiler tarafından kötü amaçlı olarak kullanılabilir. Sonuç LLM'ler, yapay zekadaki en son gelişmelerden biridir. LLM'ler, metin üretimi, dil çevirisi, yaratıcı içerikler yazma ve soru yanıtlama dahil olmak üzere çeşitli amaçlar için kullanılabilir. LLM'ler, teknolojinin geleceğinde önemli bir rol oynaması bekleniyor. LLM'lerin Gelecekte Etkileri LLM'lerin gelecekte önemli bir etki yaratması bekleniyor. LLM'ler, aşağıdaki alanlarda önemli değişikliklere yol açabilir: İletişim: LLM'ler, insanların farklı dilleri daha kolay anlamalarına ve iletişim kurmasına yardımcı olacaktır. Yaratıcılık: LLM'ler, insanların yeni ve orijinal metinler, kodlar, müzik parçaları, videolar vb. gibi yaratıcı içerikler üretmelerine yardımcı olacaktır. Eğitim: LLM'ler, öğrencilerin yeni şeyler öğrenmelerine ve bilgilerini pekiştirmelerine yardımcı olacaktır. İş: LLM'ler, işyerinde verimliliği artırmaya ve yeni iş fırsatları yaratmaya yardımcı olacaktır. LLM'ler, teknolojinin geleceğini şekillendirmeye hazırlanıyor.