1. Gün
14 Temmuz |
Derin Öğrenmeye Giriş & Ekonomik Veriler |
- DL ekosistemi, GPU/TPU kurulumu (Colab)
- İleri MLP mimarisi, aktivasyon & kayıp fonksiyonları
- Makroekonomik verilerin özellik mühendisliği
|
Hands-on Notebook #1: FRED göstergeleriyle ABD resesyon olasılığı tahmini (PyTorch/Keras)
- Dropout, L2 düzenleme
|
3 soruluk mini-quiz + notebook teslimi |
2. Gün
15 Temmuz |
Optimizasyon, Düzenleme & Ayar Arama |
- SGD, Adam, AMSGrad; öğrenme oranı planlayıcıları
- BatchNorm, erken durdurma
- Optuna ile Bayesian HPO
|
Lab #2: Alman Kredi Risk verisi → AUC’yi ≥ 0.80 hedefli hiperparametre arama
|
HPO raporu + grafik |
3. Gün
16 Temmuz |
CNN & RNN: Finansal Zaman Serileri |
- CNN çekirdekleriyle teknik formasyon algılama
- RNN, LSTM, GRU ve sequence-to-sequence kavramı
|
Lab #3: LSTM ile S&P 500 kapanış fiyatı tahmini
- 1-D CNN ile Bitcoin momentum sinyali sınıflandırma
|
MAE ≤ 1.5 $ hedefli model |
4. Gün
17 Temmuz |
Dikkat (Attention) ve Transformer’lar |
- Self-attention, çoklu kafa mekanizması
- Encoder vs decoder mimarisi
- Açık kaynak modeller (Llama 3, Mixtral 8×22B, Gemma 2)
|
Lab #4: Llama 3’ü LoRA ile finetune → analist raporlarından “pozitif/nötr/negatif” getiri sinyali üretimi
|
Model kartı + inference demo |
5. Gün
18 Temmuz |
Jeneratif DL: AE-VAE-GAN- Diffusion |
- Otoenkoderler ile anomali (dolandırıcılık) tespiti
- VAE ile stres-test senaryosu üretimi
- GAN & diffusion modelleriyle opsiyon yüzeyi simülasyonu
|
Mini-Proje Kick-off: Katılımcılar 2’şerli takım → herhangi bir derin model + finansal/ekonomik veri seti seçip 3 gün sonra sunacak
|
Proje öneri formu |