AKTS - Yapay Sinir Ağları ve Uygulamaları
Yapay Sinir Ağları ve Uygulamaları (EE505) Ders Detayları
| Ders Adı | Ders Kodu | Dönemi | Saati | Uygulama Saati | Laboratuar Hours | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Yapay Sinir Ağları ve Uygulamaları | EE505 | Alan Seçmeli | 3 | 0 | 0 | 3 | 5 |
| Ön Koşul Ders(ler)i |
|---|
| N/A |
| Dersin Dili | İngilizce |
|---|---|
| Dersin Türü | Seçmeli Dersler |
| Dersin Seviyesi | Fen Bilimleri Yüksek Lisans |
| Ders Verilme Şekli | Yüz Yüze |
| Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri | Anlatım, Tartışma, Soru Yanıt, Uygulama-Alıştırma. |
| Dersin Öğretmen(ler)i |
|
| Dersin Amacı | •Sinir ağı sistemlerin temel kural ve tekniklerini sunmak. •Temel yapay sinir ağ medellerini 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 konularının tekrarı |
| 16 | Dönem sonu sınav çalışmaları | Dönem konularının 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 ve Mühendislik bilgisini, ileri düzey sistemlere uygulayabilmek. | X | ||||
| 2 | Elektrik ve Elektronik Mühendisliği'nin temel alanlarında uzun soluklu araştırma ve geliştirme çalışmaları gerçekleştirebilmek. | X | ||||
| 3 | Modern mühendislik araçlarını, tekniklerini ve imkânlarını, tasarım ve diğer mühendislik uygulamalarında kullanabilmek. | X | ||||
| 4 | Yenilikçilik ve girişimcilik alanlarında aktif araştırmacılar mezun etmek. | |||||
| 5 | Araştırma sonuçlarını etkin şekilde raporlayabilmek ve sunabilmek. | |||||
| 6 | Bilgi kaynaklarına erişme ve bilim/teknolojideki güncel gelişmeleri izleme başarımını arttırabilmek. | |||||
| 7 | Profesyonel ve etik sorumluluğu kavrayabilmek. | |||||
| 8 | Hem Türkçe hem de İngilizce etkin iletişim başarımını arttırabilmek. | |||||
| 9 | Proje yönetiminde başarımı arttırabilmek. | |||||
| 10 | Disiplinler arası proje takımlarında başarıyla çalışabilmek. | |||||
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 | ||