TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Kod | CENG0056 |
| Ad | 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 | Yüksek Lisans 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 Modeller kursunun amacı, öğrencilere derin öğrenme mimarilerini kullanan üretken modelleme teknikleri hakkında kapsamlı bir anlayış sağlamaktır. Derin üretken modeller, belirli bir veri kümesine benzeyen yeni veri örneklerini öğrenmeyi ve oluşturmayı, bunun temelindeki dağıtımını ve yapısını yakalamayı amaçlar.
Dersin İçeriği
Bu ders, Üretken Modellemeye Giriş, Üretken modellemeye genel bakış, Olasılıksal modelleme ve olabilirlik tahmini, Maksimum Olabilirlik Tahmini (MLE), Varyasyonlu Otomatik Kodlayıcılar (VAE'ler), Üretken Karşıt Ağlar (GAN'lar), Otoregresif Modeller, Doğal Dil İşlemede Derin Üretken Modeller, Derin Üretken Modellerde İleri Konular, Derin Üretken Modellerin Uygulamaları, Araştırma Makalelerinin Eleştirisi.
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 | Üretken Modellemeyi Anlamak |
| ÖÇ02 | Derin Öğrenme Mimarilerine aşinalık |
| ÖÇ03 | Derin Üretken Modelleri Eğitme ve Değerlendirme Yeteneği |
| ÖÇ04 | Derin Üretken Modellerin uygulanması |
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. | 3 |
| 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. | 2 |
| PÖÇ05 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular, bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları çözümler ve yorumlar. | 3 |
| PÖÇ06 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir, sistem, parça veya süreç tasarımlarında yenilikçi çözümler geliştirir. | 3 |
| 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. | 2 |
| 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. | 2 |
| PÖÇ11 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Bilgisayar Mühendisliğinin gerektirdiği düzeyde bilgisayar yazılımı ile birlikte bilişim ve iletişim teknolojilerini ileri düzeyde etkileşimli olarak kullanır. | 2 |
| PÖÇ12 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. | 2 |
Haftalık Akış
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
|---|---|---|---|
| 1 | Üretken modellemeye, olasılıksal modellemeye ve olabilirlik tahminine giriş. | Ders notlarının okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 2 | Otomatik kodlayıcılar ve sınırlamaları, Değişken Otomatik Kodlayıcılara (VAE'ler) giriş. | Ders notlarının okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 3 | Varyasyonel çıkarım, kanıt alt sınırı (ELBO) ve eğitim VAE'leri. | Ders notlarının okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 4 | VAE'lerin değerlendirilmesi, gizli alandan örnekleme ve yeniden yapılandırma kalitesi. | Ders notlarının okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 5 | Üretken Çekişmeli Ağlara (GAN'lar) ve oluşturucu-ayırıcı çerçeveye giriş. | Ders notlarının okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 6 | GAN eğitimi ve GAN hedefi, GAN varyasyonları (ör. DCGAN, WGAN). | Ders notlarının okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 7 | GAN eğitimindeki zorluklar (mod çökmesi, kararsızlık) ve çözümleri. | Ders notlarının okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 8 | Ara Sınavlar | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
|
| 9 | Otoregresif modeller, PixelCNN ve PixelRNN. | Ders notlarının okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 10 | Akışları ve akışa dayalı üretici modelleri Normalleştirme. | Ders notlarının okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 11 | Derin üretken modellerle dil modelleme, RNN'ler ve dönüştürücüler kullanarak metin oluşturma. | Ders notlarının okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 12 | Koşullu oluşturma ve metinden görüntüye sentez. | Ders notlarının okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 13 | Disentangled representation learning and its applications. | Ders notlarının okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 14 | Difüzyon Modelleri. | 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 | ||