EN
  • Anasayfa
  • BM318 Nöral Sistemlere Giriş (2020 - 2021 / 6. Yarıyıl)
  • EN
BM318 - Nöral Sistemlere Giriş
Ders Adı Kodu Yarıyıl T+U Saat AKTS Pdf
Nöral Sistemlere Giriş BM318 6 3 + 0 5,0 Pdf
Birim Bölüm
BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ
Derece Seviye Lisans - Seçmeli - Türkçe
Dersin Verilişi Yüz yüze dersler ve ödevlerle konu öğretimi
EBS Koordinatörü Prof. Dr. Cihan KARAKUZU
Ders Veren
Amaç

Giriş seviyesinde yapay sinir ağları ve öğrenme konusunda lisans öğrencilerinin bilgi sahibi olmasıdır.

Ders İçeriği

Yapay sinir ağları (YSA) nedir? , YSA’nın genel özellikleri, YSA’nın üstünlükleri, McCulloh-Pitts nöron modeli, Doğrusal uyarlanır eleman (DUE), Çoklu doğrusal uyarlanır eleman (ÇDUE), YSA’da katman ve YSA mimarileri, Algılayıcı hücre modeli ve aktivasyon fonksiyonları, YSA öğrenmesi ve öğrenme metodları, Dizisel/Ardışıl ve yığın öğrenme, geriye yayılım algoritması, Diğer eğiticili öğrenme yöntemleri, YSA ile sistem tanıma, YSA ile kontrol

Ders Kaynakları Yapay Sinir Ağları, Ercan Öztemel, Papatya Yayıncılık, ISBN: 978-975-6797-39-6 , 4. basım, 2016.
Açıldığı Öğretim Yılı 2011 - 2012 2012 - 2013 2013 - 2014 2014 - 2015 2017 - 2018 2019 - 2020
Yarıyıl İçi Çalışmalar Katkı Yüzdesi (%)
Bu bilgi girilmemiştir.
Toplam 0
Yarıyıl Sonu Çalışmalar Katkı Yüzdesi (%)
Bu bilgi girilmemiştir.
Toplam %0
Yarıyıl İçinin Başarıya Oranı %0
Yarıyıl Sonu Çalışmalar %0
Toplam %0
Kategori Ders İlişki Yüzdeleri (%)
Aktarılabilir Beceri Dersleri
0
Beşeri, İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
0
Destek Dersleri
0
Ek Dersler
0
Kategori
0
Mesleki Seçmeli Dersler
0
Temel Meslek Dersleri
0
Uygulama Dersleri
0
Uzmanlık / Alan Dersleri
0
Ders İş Yükü Öğretim Metotlar / Öğretim Metodu Süresi (Saat) Sayısı Toplam İş Yükü (Saat)
Önceden planlanmış özel beceriler Problem Çözme 3 2 6
Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme Gösterim 2 3 6
Dinleme ve anlamlandırma Ders 3 10 30
Önceden planlanmış özel beceriler Özel Destek / Yapısal Örnekler 2 3 6
Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, Bilişim becerileri Benzetim 3 3 9
Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim Sınıf Dışı Çalışma 5 3 15
Ara Sınav 1 Ara Sınav 1 8 1 8
Ödev 1 Ödev 1 12 3 36
Final Final 12 1 12
Toplam İş Yükü (Saat) 128
AKTS = Toplam İş Yükü (Saat) / 25.5 (s) 5,02
AKTS
Hafta Konu Öğretim Metodu
1 Giriş, Yapay sinir ağları (YSA) nedir?
2 YSA’nın genel özellikleri, YSA’nın üstünlükleri, McCulloh-Pitts nöron modeli,
3 Algılayıcı ve doğrusal uyarlanır eleman (DUE)
4 YSA’da katman ve YSA mimarileri, algılayıcı hücre modeli ve aktivasyon fonksiyonları
5 YSA eğitimi/öğrenmesi ve yöntemleri
6 Geriye yayılım algoritmasının türetimi
7 MLP için ileri ve geri hesap
8 Arasınav, MLP için ileri ve geri hesap örneği
9 YSA eğitimi için sayısal örnek
11 Momentumlu geriye yayılım algoritması
12 Esnek geriye yayılım algoritması
13 Delta-bar-delta algoritması
14 YSA ile sistem tanıma ve denetim
Ders Öğrenme Çıktısı Ölçme Değerlendirme Öğretim Metodu Öğrenme Faaliyeti
Yapay öğrenmenin basit algoritmalarını bilir
"Yapay sinir ağı nedir ne için kullanılır?" sorusunun cevabını öğrenir
YSA ile bir mühendislik probleminin çözümünün genel tasarımını yapabilir
Bir MLP ağını geriye yayılım algoritması ile eğitebilir
DERS ÖĞRENME ÇIKTISI
PÇ 1 PÇ 2 PÇ 3 PÇ 4 PÇ 5 PÇ 6 PÇ 7 PÇ 8 PÇ 9 PÇ 10
Yapay öğrenmenin basit algoritmalarını bilir - - - - - - - - - -
"Yapay sinir ağı nedir ne için kullanılır?" sorusunun cevabını öğrenir - - - - - - - - - -
YSA ile bir mühendislik probleminin çözümünün genel tasarımını yapabilir - - - - - - - - - -
Bir MLP ağını geriye yayılım algoritması ile eğitebilir - - - - - - - - - -