GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| MEEM-512 | YAPAY SİNİR AĞLARI | Seçmeli Ders Grubu | 1 | 2 | 6,00 |
Dersin Seviyesi
Yüksek Lisans
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
Dersin Amacı
Bu dersin amacı: YSA ların temel prensip ve tekniklerini tanıtmak Temel YSA modellerini irdelemek ve uygulamalarını öğretmektir.
Dersi Veren Öğretim GörevlisiGörevlileri
Abdülkadir Elmas
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Öğrenciler, bu modülün başarılı bir şekilde tamamlanması neticesinde, basit YSA modelleri ile gerçek bir beyin arasındaki ilişkiyi tanımlayabilir. |
| 2 | Kohonen tipi kendi kendine organize olabilen ağlar arasındaki farklar ve benzerlikleri ayırt edebilirler. Ayrıca, YSA larda öğrenmeyi etkileyen performans faktörleri hususunda bilgi sahibi olurlar. |
| 3 | YSA ların gerçek sınıflama ve regresyon uygulamaları konularında bilgi sahibi olurlar. |
Öğrenim Türü
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Yok
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
-
Dersin İçeriği
Dersin içeriği: Giriş, Eşik Kapıları ,YSA larının hesaplama kabiliyeti, Öğrenme Kuralları, Sinir Öğrenmesinin Matematiksel Teorisi, Adaptif Çok Katmanlı YSA, Adaptif Çok Katmanlı YSAlar, İlişkili Sinir Ağı Hafızaları, YSA larda Evrensel Tarama Metotları ve Kendi Kendine Organize Olan Sistemler olarak sıralanabilir.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik | Uygulama | Laboratuvar |
|---|---|---|---|
| 1 | Giriş, Eşik Kapıları | ||
| 2 | YSA larının hesaplama kabiliyeti | ||
| 3 | Öğrenme Kuralları | ||
| 4 | Sinir Öğrenmesinin Matematiksel Teorisi | ||
| 5 | Adaptif Çok Katmanlı YSA | ||
| 6 | Uygulamalar | ||
| 7 | Adaptif Çok Katmanlı YSA | ||
| 8 | Ara Sınav | ||
| 9 | İlişkili Sinir Ağı Hafızaları | ||
| 10 | YSA larda Evrensel Tarama Metotları | ||
| 11 | YSA larda Evrensel Tarama Metotları | ||
| 12 | Kendi Kendine Organize Olan Sistemler | ||
| 13 | Kendi Kendine Organize Olan Sistemler | ||
| 14 | Kendi Kendine Organize Olan Sistemler | ||
| 15 | Final |
Ders Kitabı Malzemesi Önerilen Kaynaklar
Fundamentals of Artificial Neural Networks, M. Hassoun, 1995, MIT Press.
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Adet | Değer |
| Final Sınavı | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 | |
Staj Durumu
-
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 1 | 1 |
| Final Sınavı | 1 | 1 | 1 |
| Derse Katılım | 14 | 3 | 42 |
| Beyin Fırtınası | 8 | 8 | 64 |
| Bireysel Çalışma | 12 | 4 | 48 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 1 | 10 | 10 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 1 | 15 | 15 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 181 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| ÖÇ 1 |
| ÖÇ 2 |
| ÖÇ 3 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek