|
Dersin Dili
|
Türkçe
|
|
Dersin Düzeyi
|
Ön Lisans
|
|
Bölümü / Programı
|
Bilgisayar Programcılığı
|
|
Öğrenim Türü
|
Örgün Öğretim
|
|
Dersin Türü
|
Seçmeli
|
|
Dersin Öğretim Şekli
|
Yüz Yüze
|
|
Dersin Amacı
|
Bu dersin amacı, öğrencilere derin öğrenmenin temel kavramlarını, kuramsal altyapısını ve modern yapay zekâ uygulamalarındaki rolünü kazandırmaktır. Ders kapsamında öğrencilerin, farklı derin öğrenme mimarilerinin çalışma prensiplerini anlamaları ve bu mimarileri gerçek dünya problemlerine uyarlayabilmeleri hedeflenmektedir. Ayrıca, model tasarımı, eğitim süreçleri ve performans değerlendirme yaklaşımlarına yönelik analitik bir bakış açısı geliştirmeleri amaçlanmaktadır.
|
|
Dersin İçeriği
|
Ders kapsamında yapay sinir ağlarının temelleri, ileri seviye derin öğrenme mimarileri ve öğrenme algoritmaları ele alınmaktadır. Konvolüsyonel sinir ağları, tekrarlayan sinir ağları ve dönüştürücü tabanlı modeller gibi güncel yaklaşımlar kuramsal ve uygulamalı olarak incelenmektedir. Bununla birlikte, veri ön işleme, model optimizasyonu, aşırı öğrenme problemleri ve performans ölçütleri gibi konular gerçek veri setleri üzerinden örneklerle desteklenmektedir.
|
|
Dersin Yöntem ve Teknikleri
|
Yüz yüze anlatım, gösterip yaptırma.
|
|
Ön Koşulları
|
Yok
|
|
Dersin Koordinatörü
|
Yok
|
|
Dersi Verenler
|
Öğr.Gör. ZEKİ ÇIPLAK zkcplk.medium.com
|
|
Dersin Yardımcıları
|
Yok
|
|
Dersin Staj Durumu
|
Yok
|
Ders Kaynakları
|
Kaynaklar
|
Pytorch ile Derin Öğrenme: Kavramdan Uygulamaya, Doç. Dr. Yılmaz KAYA, Akademisyen Yayınevi
|
|
Ders Notları
|
|
Ders Yapısı
|
Matematik ve Temel Bilimler
|
%20
|
|
|
Mühendislik Bilimleri
|
%60
|
|
|
Mühendislik Tasarımı
|
%10
|
|
|
Alan Bilgisi
|
%10
|
|
|