| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | AKTS | |
| Yapay Sinir Ağları | VBL5052 | 1 | 3 + 0 | 7,5 |
| Birim Bölüm | VERİ BİLİMİ VE ANALİTİĞİ - YL |
| Derece Seviye | Lisansüstü - Seçmeli - Türkçe |
| Dersin Verilişi | Yüz yüze |
| EBS Koordinatörü | Prof. Dr. Serpil TÜRKYILMAZ (Yıl: 2025 - 2026) |
| Ders Veren | |
| Amaç |
Bu dersin amacı, öğrencilere yapay sinir ağlarının yapı taşlarını, öğrenme algoritmalarının matematiksel türetimlerini ve doğrusal olmayan problemleri çözme mantığını öğretmektir. Derin öğrenme mimarilerine temel teşkil eden klasik ağ yapılarını (Perceptron, MLP, Hopfield, SOM) derinlemesine inceleyerek, öğrencilerin bir sinir ağının "kara kutu" olarak değil, optimize edilebilir bir matematiksel fonksiyon olarak kavranması hedeflenmektedir. |
| Ders İçeriği |
Ders; nöron modelleri, aktivasyon fonksiyonlarının türevlenebilirliği, ağırlık vektörü uzayı ve hata yüzeyi analizi konularını kapsar. Klasik ileri beslemeli ağların yanı sıra, geri beslemeli (recurrent) ağların temel mantığı, rekabetçi öğrenme (Self-Organizing Maps) ve enerji tabanlı modeller (Hopfield) gibi klasik yapay sinir ağı yaklaşımları teknik detaylarıyla incelenir. |
| Ders Kaynakları |
Neural Networks: A Comprehensive Foundation – Simon Haykin
Neural Network Design – Martin T. Hagan, Howard B. Demuth Fundamentals of Neural Networks: Architectures, Algorithms and Applications – Laurene Fausett. |
| 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 | 3,0 | |||
| Hafta | Konu | Öğretim Metodu |
|---|---|---|
| 1 | Giriş ve Biyolojik Temeller: Biyolojik nöron yapısı, yapay nöron modelleri (McCulloch-Pitts), eşik fonksiyonları. | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 2 | Öğrenme Kuralları ve Taksonomi: Denetimli, denetimsiz ve takviyeli öğrenme; Hebbian, Perceptron ve Delta öğrenme kuralları. | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 3 | Tek Katmanlı Duyargalar (Simple Perceptrons): Mimari, yakınsama teoremi, doğrusal ayrılabilirlik kavramı. | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 4 | Adaline ve Madaline Ağları: En küçük kareler (LMS) yöntemi, gradyan inişine (Gradient Descent) giriş. | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 5 | Çok Katmanlı İleri Beslemeli Ağlar (MLP): Yapısal özellikler, gizli katmanların (hidden layers) rolü ve evrensel yaklaşım teoremi (Universal Approximation Theorem). | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 6 | Geri Yayılım (Backpropagation) - I: Hata fonksiyonunun matematiksel türetimi, zincir kuralı (Chain Rule) uygulaması. | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 7 | Geri Yayılım (Backpropagation) - II: Algoritmanın hesaplama adımları, ileri ve geri geçiş analizleri. | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 8 | Ara Sınav / Matematiksel Modelleme Ödevi | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 9 | YSA'da Optimizasyon Sorunları: Yerel minimumlar, düzlükler (plateaus), öğrenme katsayısının (learning rate) etkisi ve momentum terimi. | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 10 | Radyal Tabanlı Fonksiyon (RBF) Ağları: Yerel öğrenme, Gauss çekirdekleri ve interpolasyon problemleri. | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 11 | Öz-Düzenlemeli Haritalar (Kohonen SOM): Denetimsiz öğrenme, rekabetçi öğrenme mantığı ve boyut indirgeme. | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 12 | Geri Beslemeli (Recurrent) Klasik Ağlar: Hopfield ağları, enerji fonksiyonları ve ilişkisel bellek (Associative Memory). | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 13 | Vektör Nicemleme (LVQ) ve Adaptif Rezonans Teorisi (ART): Klasik sınıflandırma ve kümeleme ağları. | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 14 | Modern Dönüşüm: Klasik YSA'dan Derin Öğrenmeye geçişin nedenleri (vanishing gradient vb.) ve genel tekrar. | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| Ders Öğrenme Çıktısı | Ölçme Değerlendirme | Öğretim Metodu | Öğrenme Faaliyeti |
| Sinir ağlarının biyolojik temelleri ile yapay modeller arasındaki ilişkiyi açıklar. | Yazılı Sınav Ödev / Proje | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders | Dinleme ve anlamlandırma Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme |
| Tek katmanlı ve çok katmanlı ağların öğrenme kurallarını (Delta kuralı, Hebbian öğrenme vb.) matematiksel olarak ifade eder. | Yazılı Sınav Ödev / Proje | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders | Dinleme ve anlamlandırma Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme |
| Geri Yayılım (Backpropagation) algoritmasını elle (manuel olarak) türetebilir ve gradyan hesaplamalarını yapar. | Yazılı Sınav Ödev / Proje | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders | Dinleme ve anlamlandırma Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme |
| Yapay sinir ağlarında karşılaşılan yerel minimum ve aşırı öğrenme gibi problemleri teşhis eder. | Yazılı Sınav Ödev / Proje | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders | Dinleme ve anlamlandırma Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme |
| Denetimli ve denetimsiz klasik sinir ağı modellerini uygun problem tipleriyle eşleştirir. | Yazılı Sınav Ödev / Proje | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders | Dinleme ve anlamlandırma Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme |
DERS ÖĞRENME ÇIKTISI |
PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Ortalama Değer | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
