All Projects → deeplearningturkiye → Turkce Yapay Zeka Kaynaklari

deeplearningturkiye / Turkce Yapay Zeka Kaynaklari

Licence: mit
Türkiye'de yapılan derin öğrenme (deep learning) ve makine öğrenmesi (machine learning) çalışmalarının derlendiği sayfa.

Projects that are alternatives of or similar to Turkce Yapay Zeka Kaynaklari

Keras ile Derin Ogrenmeye Giris
BTK Akademi -1 Milyon İstihdam Projesi için Merve Ayyüce Kızrak tarafından Hazırlanmıştır.
Stars: ✭ 109 (-94.26%)
Mutual labels:  derin-ogrenme, yapay-zeka, makine-ogrenmesi
d2l-tr
Kod, matematik, çoklu-çerçeveler ve tartışmalar içeren etkileşimli derin öğrenme kitabı. 55 ülkede Stanford, MIT, Harvard, and Cambridge dahil 300 üniversitede kullanılmaktadır.
Stars: ✭ 23 (-98.79%)
Mutual labels:  derin-ogrenme, makine-ogrenmesi, dogal-dil-isleme
Caffenet Benchmark
Evaluation of the CNN design choices performance on ImageNet-2012.
Stars: ✭ 700 (-63.16%)
Mutual labels:  convolutional-neural-networks, caffe
Machine Learning Curriculum
💻 Make machines learn so that you don't have to struggle to program them; The ultimate list
Stars: ✭ 761 (-59.95%)
Mutual labels:  convolutional-neural-networks, caffe
Reading comprehension tf
Machine Reading Comprehension in Tensorflow
Stars: ✭ 37 (-98.05%)
Mutual labels:  natural-language-processing, convolutional-neural-networks
Awesome Tensorlayer
A curated list of dedicated resources and applications
Stars: ✭ 248 (-86.95%)
Mutual labels:  natural-language-processing, convolutional-neural-networks
Zhihu
This repo contains the source code in my personal column (https://zhuanlan.zhihu.com/zhaoyeyu), implemented using Python 3.6. Including Natural Language Processing and Computer Vision projects, such as text generation, machine translation, deep convolution GAN and other actual combat code.
Stars: ✭ 3,307 (+74.05%)
Mutual labels:  natural-language-processing, convolutional-neural-networks
Teacher Student Training
This repository stores the files used for my summer internship's work on "teacher-student learning", an experimental method for training deep neural networks using a trained teacher model.
Stars: ✭ 34 (-98.21%)
Mutual labels:  convolutional-neural-networks, caffe
Cnn face detection
Implementation based on the paper Li et al., “A Convolutional Neural Network Cascade for Face Detection, ” 2015 CVPR
Stars: ✭ 251 (-86.79%)
Mutual labels:  convolutional-neural-networks, caffe
Core50
CORe50: a new Dataset and Benchmark for Continual Learning
Stars: ✭ 91 (-95.21%)
Mutual labels:  convolutional-neural-networks, caffe
Vehicle Retrieval Kcnns
vehicle image retrieval using k CNNs ensemble method
Stars: ✭ 81 (-95.74%)
Mutual labels:  convolutional-neural-networks, caffe
Lsuvinit
Reference caffe implementation of LSUV initialization
Stars: ✭ 99 (-94.79%)
Mutual labels:  convolutional-neural-networks, caffe
Deeplearning.ai
Stars: ✭ 139 (-92.68%)
Mutual labels:  natural-language-processing, convolutional-neural-networks
O Cnn
O-CNN: Octree-based Convolutional Neural Networks for 3D Shape Analysis
Stars: ✭ 432 (-77.26%)
Mutual labels:  convolutional-neural-networks, caffe
Pytorch Question Answering
Important paper implementations for Question Answering using PyTorch
Stars: ✭ 154 (-91.89%)
Mutual labels:  natural-language-processing, convolutional-neural-networks
All Classifiers 2019
A collection of computer vision projects for Acute Lymphoblastic Leukemia classification/early detection.
Stars: ✭ 22 (-98.84%)
Mutual labels:  convolutional-neural-networks, caffe
Caffe Deepbinarycode
Supervised Semantics-preserving Deep Hashing (TPAMI18)
Stars: ✭ 206 (-89.16%)
Mutual labels:  convolutional-neural-networks, caffe
Feathercnn
FeatherCNN is a high performance inference engine for convolutional neural networks.
Stars: ✭ 1,106 (-41.79%)
Mutual labels:  convolutional-neural-networks, caffe
Idn Caffe
Caffe implementation of "Fast and Accurate Single Image Super-Resolution via Information Distillation Network" (CVPR 2018)
Stars: ✭ 104 (-94.53%)
Mutual labels:  convolutional-neural-networks, caffe
Practical Machine Learning With Python
Master the essential skills needed to recognize and solve complex real-world problems with Machine Learning and Deep Learning by leveraging the highly popular Python Machine Learning Eco-system.
Stars: ✭ 1,868 (-1.68%)
Mutual labels:  natural-language-processing, convolutional-neural-networks

Bu sayfada Türkiye'de derin öğrenme (deep learning) ve makine öğrenmesi (machine learning) alanında yapılan çalışmaları (blog yazısı, video ders, bilimsel makale, kodlar, verisetleri) bulabilirsiniz.

Sayfa, Deep Learning Türkiye topluluğu tarafından desteklenmektedir. Derin öğrenme ve makine öğrenmesiyle ilgili çalışmalarınız var ise Deep Learning Türkiye topluluğuna katılmak için başvuru formunu doldurabilirsiniz.

Bizi LinkedIn, Facebook ve Twitter'da takip edebilir, Medium-Türkçe ve Medium-İngilizce platformunda da blog yazılarımızı okuyabilir, isterseniz katkı sağlayabilirsiniz:

Sayfaya yeni kaynak eklemek için: Katkıda bulunma rehberi adresindeki talimatları izleyin.

İçerikler

TEMEL KONULAR

ALGORİTMALAR

Algoritmalar için Püf Noktaları

Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks)

Evrişimli Sinir Ağları (Convolutional Neural Networks)

Kapsül Ağları (Capsule Networks)

Çekişmeli Üretici Ağlar (Generative Adversarial Networks)

Otokodlayıcılar (Autoencoders)

KULLANIM ALANLARI

Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing)

Siber Güvenlik (Cyber Security)

Bilgisayarlı Görü (Computer Vision)

FRAMEWORKS

Caffe

Keras

TensorFlow

PyTorch

Deeplearning4j

FANN

DONANIM VE BULUT DESTEKLERİ

Donanım

NVIDIA Titan Serisi

NVIDIA Jetson TX Serisi

Intel-Movidius Neural Compute Stick

Bulut

Google Colaboratory

Derin öğrenme için sistem hazırlama ve Kurulum rehberleri

Ekran kartı sürücüsü, Cuda ve Cudnn Kurulumu

Microsoft Azure Notebook

BİLİMSEL MAKALELER

Genel (Review/Survey)

Bilgisayarlı Görü (Computer Vision)

Türkçe Doğal Dil İşleme

Ses İşleme

Tahmin

Siber Güvenlik

VERİSETLERİ

VİDEO DERSLER

Genel

Yapay Sinir Ağları

Yapay Zeka

Bilgisayarlı Görü

IoT

Framework

Keras

Julia

MatConvNet

Sunumlar

Github

Doğal Dil İşleme

Arama Algoritmaları

Bilgisayarlı Görü

Sinir Ağları

Bloglar

Kitaplar

Yarışmalar

Mobil Uygulamalar

Note that the project description data, including the texts, logos, images, and/or trademarks, for each open source project belongs to its rightful owner. If you wish to add or remove any projects, please contact us at [email protected].