GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| BİY-896 | DERİN ÖĞRENME VE BİYOLOJİDE UYGULAMALARI | Seçmeli Ders Grubu | 1 | 2 | 6,00 |
Dersin Seviyesi
Doktora
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
Dersin Amacı
Derin öğrenme yöntemleri etiketli veya etiketsiz verilerden yüksek seviye soyut modelleme yapabilme yeteneği kavratılacaktır.
Dersi Veren Öğretim GörevlisiGörevlileri
Prof. Dr. Tamer AKKAN
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Derin Öğrenme kavramını öğrenir |
| 2 | Derin Öğrenme Sistemi tasarlama ve gerçekleştirme yeteneği kazanır |
| 3 | Derin Öğrenme temalı çalışmaları anlamlandırabilir |
| 4 | Biyolojik problemler ile Derin öğrenme teknikleri arasında ilişki kurmayı kavrar |
Öğrenim Türü
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Yok
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Yok
Dersin İçeriği
Derin öğrenme kavramının ve güncel uygulamalarının Biyoloji alanında kullanımını içerir.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik | Uygulama | Laboratuvar |
|---|---|---|---|
| 1 | Makine Öğrenmesine Giriş | ||
| 2 | Makine Öğrenmesine Giriş | ||
| 3 | Derin Öğrenme Araçları - Caffe, Torch, TensorFlow, Theano | ||
| 4 | Derin Öğrenme Araçları - Caffe, Torch, TensorFlow, Theano | ||
| 5 | İleri Beslemeli Ağlar | ||
| 6 | İleri Beslemeli Ağlar | ||
| 7 | Başarım iyileştirme/regülasyon | ||
| 8 | Başarım iyileştirme/regülasyon | ||
| 9 | Optimizasyon ve modelleri eğitme | ||
| 10 | Optimizasyon ve modelleri eğitme | ||
| 11 | Vaka Uygulamaları | ||
| 12 | Vaka Uygulamaları | ||
| 13 | Vaka Uygulamaları | ||
| 14 | Vaka Uygulamaları |
Ders Kitabı Malzemesi Önerilen Kaynaklar
Hands on Machine Learning with Scikit-Learn & Tensorflow by Aurelien Geron, 2019. Yoshua Bengio (2016). Deep Learning, MIT Press Ltd.
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
Yok
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 2 | 2 |
| Final Sınavı | 1 | 3 | 3 |
| Derse Katılım | 14 | 3 | 42 |
| Beyin Fırtınası | 9 | 3 | 27 |
| Makale Kritik Etme | 13 | 4 | 52 |
| Ödev Problemleri için Bireysel Çalışma | 6 | 3 | 18 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 3 | 6 | 18 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 3 | 6 | 18 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 180 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| ÖÇ 1 |
| ÖÇ 2 |
| ÖÇ 3 |
| ÖÇ 4 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek