| 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 | Arş. Gör. Abdulkadir DALGIN |
| 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
|
| 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 | ||||
| Hafta | Konu | Öğretim Metodu |
|---|---|---|
| 1 | Yapay Sinir Ağlarına Giriş | Ders |
| 2 | Yapay Sinir Hücresi | Ders |
| 2 | Yapay Sinir Ağlarının Yapısı ve Temel Elemanları | Ders |
| 4 | Yapay Sinir Ağı Araçları (Matlab, JOONE, …) | Ders |
| 5 | Makine Öğrenmesi | Ders |
| 6 | Öğreticili, Destekleyici ve Öğreticisiz Öğrenme | Ders |
| 7 | Tek Katmanlı Algılayıcılar | Ders |
| 8 | Çok Katmanlı Algılayıcılar (MLP) | Ders |
| 9 | Diğer Yapay Sinir Ağı Modelleri (LVQ, SOM, ART, …), | Ders |
| 10 | Yapay Sinir Ağlarının Uygulama Alanları | Ders |
| 11 | Nesne Tanıma | Ders |
| 12 | Bulanık Mantık | Ders |
| 13 | Genetik Algoritmalar | Ders |
| 14 | Derin Öğrenme | Ders |
| Ders Öğrenme Çıktısı | Ölçme Değerlendirme | Öğretim Metodu | Öğrenme Faaliyeti |
| Yapay sinir ağını bilir. Temel yapay sinir ağ modellerini tanır. Yapay sinir ağlarını gerçek sınıflandırmayı bilir. Örüntü tanıma, işaret işleme ve kontrol problemlerine uygularken pratik problemleri bilir. MATLAB ve onun Yapay Sinir Ağ Aracını kullanarak temel YSA modellerini ve algoritmalarını bilir. | Yazılı Sınav | Ders | Dinleme ve anlamlandırma |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Yapay sinir ağını bilir. Temel yapay sinir ağ modellerini tanır. Yapay sinir ağlarını gerçek sınıflandırmayı bilir. Örüntü tanıma, işaret işleme ve kontrol problemlerine uygularken pratik problemleri bilir. MATLAB ve onun Yapay Sinir Ağ Aracını kullanarak temel YSA modellerini ve algoritmalarını bilir. | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
