Dersin Ayrıntıları
YarıyılKoduAdıT+U+LKrediAKTS
8BİLS418Yapay Sinir Ağları3+0+036

Dersin Detayları
Dersin Dili Türkçe
Dersin Düzeyi Lisans
Bölümü / Programı Bilgisayar Mühendisliği
Öğrenim Türü Örgün Öğretim
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Amacı Bu dersin amacı: YSA ların temel prensip ve tekniklerini tanıtmak Temel YSA modellerini irdelemek ve uygulamalarını öğretmektir.
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.
Dersin Yöntem ve Teknikleri
Ön Koşulları Yok
Dersin Koordinatörü Doktor Arda AKDEMİR
Dersi Verenler Doktor ARDA AKDEMİR
Dersin Yardımcıları Yok
Dersin Staj Durumu Yok

Ders Kaynakları
Kaynaklar Fundamentals of Artificial Neural Networks, M. Hassoun, 1995, MIT Press.
Neural Networks, S. Haykin, Mc Millian Book Co., 1994

Ders Yapısı
Matematik ve Temel Bilimler %30
Mühendislik Bilimleri %30
Mühendislik Tasarımı %20
Alan Bilgisi %20

Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Etkinlikler ayrıntılı olarak "Değerlendirme" ve "İş Yükü Hesaplaması" bölümlerinde verilmiştir.

Değerlendirme Ölçütleri
Yarıyıl Çalışmaları Sayısı Katkı
Ara Sınav 1 % 40
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 % 60
Toplam :
2
% 100

 
AKTS Hesaplama İçeriği
Etkinlik Sayısı Süre Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi 14 3 42
Sınıf Dışı Ç. Süresi 14 1 14
Ara Sınavlar 1 2 2
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 2 2
Toplam İş Yükü   AKTS Kredisi : 2 60

Dersin Öğrenme Çıktıları: Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir:
Sıra NoAçıklama
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.


Ders Konuları
HaftaKonuÖn HazırlıkDökümanlar
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 II
8 Ara Sınav
9 İlişkili Sinir Ağı Hafızaları
10 YSA larda Evrensel Tarama Metotları
11 Kendi Kendine Organize Olan Sistemler
12 Kendi Kendine Organize Olan Sistemler
13 Kendi Kendine Organize Olan Sistemler
14 Final Sınavı


Dersin Program Çıktılarına Katkısı
P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11
Tüm 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
Ö1 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
Ö2 4 4 4 4 4 5 4 4 5 4
Ö3 4 5 4 5 4 5 4 4 4 4

Katkı Düzeyi: 1: Çok Düşük 2: Düşük 3: Orta 4: Yüksek 5: Çok Yüksek


https://obs.gedik.edu.tr/oibs/bologna/progCourseDetails.aspx?curCourse=206026&curProgID=5607&lang=tr