AKTS - Yapay Sinir Ağları ve Uygulamaları
Yapay Sinir Ağları ve Uygulamaları (EE423) Ders Detayları
| Ders Adı | Ders Kodu | Dönemi | Saati | Uygulama Saati | Laboratuar Hours | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Yapay Sinir Ağları ve Uygulamaları | EE423 | Alan Seçmeli | 3 | 0 | 0 | 3 | 5 |
| Ön Koşul Ders(ler)i |
|---|
| N/A |
| Dersin Dili | İngilizce |
|---|---|
| Dersin Türü | Seçmeli Dersler |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Ders Verilme Şekli | Yüz Yüze |
| Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri | Anlatım, Gösteri, Tartışma, Soru Yanıt, Uygulama-Alıştırma, Takım/Grup Çalışması, Beyin Fırtınası. |
| Dersin Öğretmen(ler)i |
|
| Dersin Amacı | •Sinir ağı sistemlerin temel kural ve tekniklerini sunmak. •Temel yapay sinir ağ modellerini ve uygulamalarını incelemek. |
| Dersin Eğitim Çıktıları |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
| Dersin İçeriği | Temel sinir biyolojisi, sinir ağı mimarileri ve öğrenme algoritmaları, yapay sinir ağ uygulamaları, McCulloch Pitts nöronları, tek katlı pörseptran, çok Katlı pörseptran, radyal taban fonksiyonlu ağlar, Kohonen kendini örgütleyen eşlemlemeler, öğrenen vektörel nicemleme |
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Sinir Ağları ve Tarihçesi, Biyolojik nöronlar, Yapay nöronlar | Bu haftanın konularına göz atmak |
| 2 | Yapay Sinir Ağları, Tek katlı pörseptran ve tek katlı pörseptranda öğrenme ve genelleştirme | Bu haftanın konularına göz atmak |
| 3 | Hebbian Öğrenme, Bayır İnişli Öğrenme | Bu haftanın konularına göz atmak |
| 4 | Genelleştirilmiş delta kuralı, Uygulamada gözönüne alınacaklar | Bu haftanın konularına göz atmak |
| 5 | Çok Katlı pörseptranda öğrenme, Geri yayılım Algoritması | Bu haftanın konularına göz atmak |
| 6 | Momentumlu Öğrenme, Eşlenik Gradyan Öğrenme | Bir önceki haftanın konularını tekrar etmek ve bu haftanın konularına göz atmak |
| 7 | Yanlılık ve Değişinti, Eksik Oturtma ve Aşırı Oturtma, Genelleştirmeyi iyileştirme | Bir önceki haftanın konularını tekrar etmek ve bu haftanın konularına göz atmak |
| 8 | Çok Katlı Pörseptranların Uygulamaları | Bu haftanın konularına göz atmak |
| 9 | Radyal Taban Fonksiyonlu Ağlar: Algoritmalar ve Uygulamalar | Bu haftanın konularına göz atmak |
| 10 | Çağrışımsal Öğrenme | Bu haftanın konularına göz atmak |
| 11 | Yarışmalı Öğrenme, Karşı yayılım Ağları, Grossberg ağları | Bu haftanın konularına göz atmak |
| 12 | Uyarlanır Rezonans Kuramı, Kararlılık | Bu haftanın konularına göz atmak |
| 13 | Hopfield ağlar, çift taraflı çağrışımsal hafızalar | Bu haftanın konularına göz atmak |
| 14 | Kendini Örgütleyen Eşlemlemeler: Algoritmalar ve Uygulamalar | Bu haftanın konularına göz atmak |
| 15 | Dönem sonu sınav çalışmaları | Dönem içi konuların tekrarı |
| 16 | Dönem sonu sınav çalışmaları | Dönem içi konuların tekrarı |
Kaynaklar
| Ders Kitabı | 1. Neural Networks: A Comprehensive Foundation, Simon Haykin, Pearson Education Inc. Leicestershire U.K 1999 |
|---|---|
| Diğer Kaynaklar | 2. Neural Networks for Pattern Recognition, C. Bishop, Oxford University Press, 1995 |
| 3. Principles of Neurocomputing for Science and Engineering, F.M.Ham and I.Kostanic, McGraw Hill, 2001 |
Değerlendirme System
| Çalışmalar | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Devam/Katılım | - | - |
| Laboratuar | - | - |
| Uygulama | - | - |
| Alan Çalışması | - | - |
| Derse Özgü Staj | - | - |
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | - | - |
| Ödevler | 15 | 20 |
| Sunum | - | - |
| Projeler | 1 | 20 |
| Rapor | - | - |
| Seminer | - | - |
| Ara Sınavlar/Ara Juri | 2 | 30 |
| Genel Sınav/Final Juri | 1 | 30 |
| Toplam | 19 | 100 |
| Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu Katkısı | 70 |
|---|---|
| Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı | 30 |
| Toplam | 100 |
Kurs Kategorisi
| Temel Meslek Dersleri | X |
|---|---|
| Uzmanlık/Alan Dersleri | |
| Destek Dersleri | |
| İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri | |
| Aktarılabilir Beceri Dersleri |
Dersin Öğrenim Çıktılarının Program Yeterlilikleri ile İlişkisi
| # | Program Yeterlilikleri / Çıktıları | Katkı Düzeyi | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
| 1 | Matematik, fen bilimleri ve Elektrik-Elektronik Mühendisliği disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi. | X | ||||
| 2 | Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. | X | ||||
| 3 | Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. (Gerçekçi kısıtlar ve koşullar tasarımın niteliğine göre, ekonomi, çevre sorunları, sürdürülebilirlik, üretilebilirlik, etik, sağlık, güvenlik, sosyal ve politik sorunlar gibi ögeleri içerirler.) | X | ||||
| 4 | Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. | X | ||||
| 5 | Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi. | X | ||||
| 6 | Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi. | X | ||||
| 7 | Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi. | X | ||||
| 8 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği konusunda farkındalık; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi. | X | ||||
| 9 | Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk ve mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi. | X | ||||
| 10 | Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi. | X | ||||
| 11 | Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık. | X | ||||
ECTS/İş Yükü Tablosu
| Aktiviteler | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Ders saati (Sınav haftası dahildir: 16 x toplam ders saati) | 16 | 3 | 48 |
| Laboratuar | |||
| Uygulama | |||
| Derse Özgü Staj | |||
| Alan Çalışması | |||
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi | 16 | 2 | 32 |
| Sunum/Seminer Hazırlama | |||
| Projeler | 4 | 5 | 20 |
| Raporlar | |||
| Ödevler | 8 | 2 | 16 |
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
| Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi | 2 | 3 | 6 |
| Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi | 1 | 3 | 3 |
| Toplam İş Yükü | 125 | ||