| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | AKTS | |
| Yapay Sinir Ağları | EEM428 | 8 | 3 + 0 | 5,0 |
| Birim Bölüm | ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ |
| Derece Seviye | Lisans - Seçmeli - Türkçe |
| Dersin Verilişi | yüz yüze |
| EBS Koordinatörü | |
| Ders Veren | |
| Amaç |
Öğrencilere Yapay Sinir Ağları’na dayalı teknikler ile diğer öğrenme yöntemlerini ve pratik uygulamalarını öğretmek • Yapay Sinir Ağlarının bilgisayar mühendisliğindeki, bilgisayar bilimlerindeki ve yapay zeka alanındaki önemini göstermek |
| Ders İçeriği |
Yapay Sinir Ağlarına Giriş,Yapay Sinir Hücresi, Yapay Sinir Ağlarının Yapısı ve Temel Elemanları,Yapay Sinir Ağı Araçları (Matlab, JOONE, …),Makine Öğrenmesi, Öğreticili, Destekleyici ve Öğreticisiz Öğrenme,Tek Katmanlı Algılayıcılar, Çok Katmanlı Algılayıcılar (MLP),Diğer Yapay Sinir Ağı Modelleri (LVQ, SOM, ART, …),Yapay Sinir Ağlarının Uygulama Alanları, Nesne Tanıma,Bulanık Mantık, Genetik Algoritmalar |
| Ders Kaynakları |
1. Prof. Dr. Ercan Öztemel, Yapay Sinir Ağları, Papatya Yayıncılık, ISBN: 975-67-97-39-8, 2006 2. S. Haykin, Neural Networks and Learning Machines, Pearson Education, 3rd Ed., 2009, ISBN13 9780131293762 ISBN10 0131293761 3. J. M. Zurada, Int. To Artificial Neural Systems, West Publishing Company, 1992 ISBN 053495460X, 9780534954604.
Artificial Neural Networks: A Compherensive Foundation, S. Haykin, 1994. Artificial Neural Networks: A Compherensive Foundation, Simon Haykin, Second Edition,1999. Ercan Öztemel, (2012). Yapay Sinir Ağları . İstanbul: Papatya Yayıncılık Eğitim Mühendislikte Yapay Zeka Kullanımı I: Yapay Sinir Ağları, Ufuk Kitabevi, 2003 |
| 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
|
|
Yetkinlik Tamamlayıcı Ders
|
0
|
| Ders İş Yükü | Öğretim Metotlar / Öğretim Metodu | Süresi (Saat) | Sayısı | Toplam İş Yükü (Saat) |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 0 | |||
| AKTS = Toplam İş Yükü (Saat) / 25.5 (s) | 0 | |||
| AKTS | 5,0 | |||
| Hafta | Konu | Öğretim Metodu |
|---|---|---|
| 1 | Esin kaynağı: İnsan beyni sinir hücresi, kısa tarihi gelişim, YSA tanımı | |
| 2 | YSA üstünlük ve sakıncaları, kullanım alanları, mimarileri, hücre modeli, algılayıcı | |
| 3 | ADALINE, Çok Katmanlı Algılayıcı (ÇKA), hücre geçiş işlevleri, ileri hesaplama, | |
| 4 | YSA’da öğrenme, yöntemleri ve kuralları | |
| 5 | Geriye yayılım algoritması-1 | |
| 6 | Geriye yayılım algoritması-2 | |
| 7 | Geriye yayılım algoritmasının örnek bir uygulaması | |
| 8 | Arasınav, Geriye yayılım ile MLP eğitimi | |
| 9 | Bir probleme YSA nasıl uygulanmalı? | |
| 10 | Momentumlu geriye yayılım algoritması | |
| 11 | Esnek yayılım algoritması | |
| 12 | Delta-Bar-Delta (DBD) Algoritması | |
| 13 | Araştırma ve Uygulama Ödev Çalışması/Sunumları | |
| 13 | Araştırma ve Uygulama Ödev Çalışması/Sunumları |
| Ders Öğrenme Çıktısı | Ölçme Değerlendirme | Öğretim Metodu | Öğrenme Faaliyeti |
| Bir problemin çözümünün YSA ile nasıl yapılabileceğini öğretmek | |||
| Yapay öğrenmenin mantığını kavramak. | |||
| Yapay sinir ağlarının temellerini öğrenmek. | |||
| Yapay öğrenmede kullanılan temel yöntem ve algoritmaları öğrenmek. |
DERS ÖĞRENME ÇIKTISI |
PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | PÇ 11 | PÇ 12 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Bir problemin çözümünün YSA ile nasıl yapılabileceğini öğretmek | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | ;
| Yapay öğrenmenin mantığını kavramak. | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | ;
| Yapay sinir ağlarının temellerini öğrenmek. | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | ;
| Yapay öğrenmede kullanılan temel yöntem ve algoritmaları öğrenmek. | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | ;
| Ortalama Değer | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
