Ana içeriğe atla

Ders Detayı

Ders Tanımı

DersKoduYarıyılT+U SaatKrediAKTS
HESAPLAMALI SİNİRBİLİM-Güz Dönemi3+038
Ders Programı
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Diliİngilizce
Dersin SeviyesiYüksek Lisans
Dersin TürüPrograma Bağlı Seçmeli
Dersin KoordinatörüDr.Öğr.Üye. Mehmet KOCATÜRK
Dersi VerenlerDr.Öğr.Üye. Mehmet KOCATÜRK
Dersin Yardımcıları
Dersin AmacıBu dersin amacı sinirsel bilginin şifrelenmesi ve şifre çözümü için gerekli matematiksel modelleri ve istatistiksel analiz yöntemlerini değerlendirmektir.
Dersin İçeriğiBu ders; 1. Hesaplamalı sinirbilim nedir?,2. Beyin bölgeleri, nöronlar, sinapslar.,3. Nöron türleri, nörofizyoloji,4. Hodgkin–Huxley nöron modeli,5. Birleştir-ve-ateşleme tipi nöronlar,6. Izhikevich nöron modeli,7. Sinaptik etkileşim modelleri,8. Vuru zamanlamasına bağlı plastisite,9. Neuromodülasyon,10.Gözetimli ve gözetimsiz öğrenme,11. Pekiştirmeli öğrenme,12. Osilasyonlar,13. Sinir ağı benzetimi,14. Zorluklar ve mevcut problemler; konularını içermektedir.
Dersin Öğrenme KazanımlarıÖğretim YöntemleriÖlçme Yöntemleri
Ders sonunda öğrenci:
10, 12, 14, 16, 19, 21, 9E, F
1. sinirsel bilgi şifreleme prensiplerini açıklayabilecektir.10, 12, 14, 16, 19, 21, 9E, F
1.1. beyin bölgelerini ve nöronların yapısını tanımlar.10, 12, 14, 16, 19, 21, 9E, F
1.2. nöronların yapısı ile zar potansiyeli dinamiklari arasındaki ilişkiyi yorumlar.10, 12, 14, 16, 19, 21, 9E, F
2. sinir sisteminin bir bileşeninin neler yaptığını niceliksel olarak değelendirebilecektir.10, 12, 14, 16, 19, 21, 9E, F
2.1. sinir ağlarındaki hesapsal prensipleri matematiksel formüllerle ifade eder.10, 12, 14, 16, 19, 21, 9E, F
2.2. deneysel veri ile davranış ve/veya uyarı arasındaki istatistiksel ilişkiyi yorumlar.10, 12, 14, 16, 19, 21, 9E, F
3. sinir ağlarını benzetebilecektir.10, 12, 14, 16, 19, 21, 9E, F
3.1. deneysel veri ile benzetilen sinirsel ağın dinamiklerini karşılaştırır.10, 12, 14, 16, 19, 21, 9E, F
3.2. sinir ağı benzetimlerinin gerçekçiliğini geliştirmek için yöntemleri tahmin eder.10, 12, 14, 16, 19, 21, 9E, F
Öğretim Yöntemleri:10: Tartışma Yöntemi, 12: Problem Çözme Yöntemi, 14: Bireysel Çalışma Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 19: Beyin Fırtınası Tekniği, 21: Benzetim/Simülasyon Tekniği, 9: Anlatım Yöntemi
Ölçme Yöntemleri:E: Ödev, F: Proje Görevi

Ders Akışı

SıraKonularÖn Hazırlık
11. Hesaplamalı sinirbilim nedir?
22. Beyin bölgeleri, nöronlar, sinapslar.
33. Nöron türleri, nörofizyoloji
44. Hodgkin–Huxley nöron modeli
55. Birleştir-ve-ateşleme tipi nöronlar
66. Izhikevich nöron modeli
77. Sinaptik etkileşim modelleri
88. Vuru zamanlamasına bağlı plastisite
99. Neuromodülasyon
1010.Gözetimli ve gözetimsiz öğrenme
1111. Pekiştirmeli öğrenme
1212. Osilasyonlar
1313. Sinir ağı benzetimi
1414. Zorluklar ve mevcut problemler
Kaynak
Kandel, E. R., Schwartz, J. H., Jessell, T. M., Siegelbaum, S. A., Hudspeth, A. J. , (2012) Principles of neural science, McGraw-Hill, New York. Dayan, P., Abbott, L. F., (2001) Theoretical neuroscience: Computational and mathematical modeling of neural systems, MIT Press, Cambridge. Izhikevich, E.M., (2007) Dynamical systems in neuroscience: The geometry of excitability and bursting, MIT Press, Cambridge.
Katz, B. F., (2008) Neuroengineering the future, Infinity Science Press, Ingham. Berger, T.W., Glanzman, D. L., (2005) Toward replacement parts for the brain implantable biomimetic electronics as neural prostheses, MIT Press, Cambridge Lytton, W. W., (2002) From computer to brain : foundations of computational neuroscience.

Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı

Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
NoProgram Yeterliliği Katkı Düzeyi
12345
1
Temel bilimleri, matematik ve mühendislik bilimlerini üst düzeyde anlar ve uygular, alanında en son gelişmeler dahil olmak üzere genişlemesine ve derinlemesine bilgi sahibidir.
X
2
Mühendisliğin ilişkili olduğu disiplinler arası etkileşimi kavrar, yeni ve karmaşık fikirleri analiz, sentez ve değerlendirmede uzmanlık gerektiren bilgileri kullanarak özgün sonuçlara ulaşır.
X
3
Bir alanda en yeni bilgilere ulaşır ve bunları kavrayarak araştırma yapabilmek için gerekli yöntem ve becerilerde üst düzeyde yeterliğe sahiptir.
X
4
Bilime veya teknolojiye yenilik getiren, yeni bir bilimsel yöntem veya teknolojik ürün/süreç geliştiren ya da bilinen bir yöntemi yeni bir alana uygulayan kapsamlı bir çalışma yapar.
X
5
Akademik çalışmalarının çıktılarını saygın akademik ortamlarda yayınlayarak bilim ve teknoloji literatürüne katkıda bulunur.
X
6
Bilimsel, teknolojik, sosyal ve kültürel gelişmeleri değerlendirerek bilimsel tarafsızlık ve etik sorumluluk bilinciyle topluma aktarır.
X
7
Özgün bir araştırma sürecini bağımsız olarak algılar, tasarlar, uygular ve sonuçlandırır; bu süreci yönetir.
X
8
Bilimsel bilgi birikimini yazılı ve sözlü olarak etkin bir şekilde ifade eder, en az bir yabancı dilde Avrupa Dil Portföyü C1 Genel Düzeyinde iletişim kurar ve iletişim teknolojilerini ileri düzeyde kullanır
X
9
Uzmanlık alanındaki fikirlerin ve gelişmelerin eleştirel analizini, sentezini ve değerlendirmesini yapar.
X
10
Mühendislik alanındaki bilimsel, teknolojik, sosyal veya kültürel ilerlemeleri tanıtır, yaşadığı toplumun bilgi toplumu olma ve bunu sürdürebilme sürecine katkıda bulunur ve toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik değerlerin gelişimini destekler.
X

Değerlendirme Sistemi

Katkı DüzeyiMutlak Değerlendirme
Ara Sınavın Başarıya Oranı 50
Genel Sınavın Başarıya Oranı 50
Toplam 100
AKTS / İşyükü Tablosu
EtkinlikSayıSüresi (Saat)Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Saati14342
Rehberli Problem Çözme000
Problem Çözümü / Ödev / Proje / Rapor Tanzimi81080
Okul Dışı Diğer Faaliyetler000
Proje Sunumu / Seminer000
Kısa Sınav (QUİZ) ve Hazırlığı212
Ara Sınav ve Hazırlığı15353
Genel Sınav ve Hazırlığı15353
Performans Görevi, Bakım Planı000
Toplam İş Yükü (Saat)230
Dersin AKTS Kredisi = Toplam İş Yükü (Saat)/30*=(230/30)8
Dersin AKTS Kredisi: *30 saatlik çalışma 1 AKTS kredisi sayılmaktadır.

Dersin Detaylı Bilgileri

Ders Tanımı

DersKoduYarıyılT+U SaatKrediAKTS
HESAPLAMALI SİNİRBİLİM-Güz Dönemi3+038
Ders Programı
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Diliİngilizce
Dersin SeviyesiYüksek Lisans
Dersin TürüPrograma Bağlı Seçmeli
Dersin KoordinatörüDr.Öğr.Üye. Mehmet KOCATÜRK
Dersi VerenlerDr.Öğr.Üye. Mehmet KOCATÜRK
Dersin Yardımcıları
Dersin AmacıBu dersin amacı sinirsel bilginin şifrelenmesi ve şifre çözümü için gerekli matematiksel modelleri ve istatistiksel analiz yöntemlerini değerlendirmektir.
Dersin İçeriğiBu ders; 1. Hesaplamalı sinirbilim nedir?,2. Beyin bölgeleri, nöronlar, sinapslar.,3. Nöron türleri, nörofizyoloji,4. Hodgkin–Huxley nöron modeli,5. Birleştir-ve-ateşleme tipi nöronlar,6. Izhikevich nöron modeli,7. Sinaptik etkileşim modelleri,8. Vuru zamanlamasına bağlı plastisite,9. Neuromodülasyon,10.Gözetimli ve gözetimsiz öğrenme,11. Pekiştirmeli öğrenme,12. Osilasyonlar,13. Sinir ağı benzetimi,14. Zorluklar ve mevcut problemler; konularını içermektedir.
Dersin Öğrenme KazanımlarıÖğretim YöntemleriÖlçme Yöntemleri
Ders sonunda öğrenci:
10, 12, 14, 16, 19, 21, 9E, F
1. sinirsel bilgi şifreleme prensiplerini açıklayabilecektir.10, 12, 14, 16, 19, 21, 9E, F
1.1. beyin bölgelerini ve nöronların yapısını tanımlar.10, 12, 14, 16, 19, 21, 9E, F
1.2. nöronların yapısı ile zar potansiyeli dinamiklari arasındaki ilişkiyi yorumlar.10, 12, 14, 16, 19, 21, 9E, F
2. sinir sisteminin bir bileşeninin neler yaptığını niceliksel olarak değelendirebilecektir.10, 12, 14, 16, 19, 21, 9E, F
2.1. sinir ağlarındaki hesapsal prensipleri matematiksel formüllerle ifade eder.10, 12, 14, 16, 19, 21, 9E, F
2.2. deneysel veri ile davranış ve/veya uyarı arasındaki istatistiksel ilişkiyi yorumlar.10, 12, 14, 16, 19, 21, 9E, F
3. sinir ağlarını benzetebilecektir.10, 12, 14, 16, 19, 21, 9E, F
3.1. deneysel veri ile benzetilen sinirsel ağın dinamiklerini karşılaştırır.10, 12, 14, 16, 19, 21, 9E, F
3.2. sinir ağı benzetimlerinin gerçekçiliğini geliştirmek için yöntemleri tahmin eder.10, 12, 14, 16, 19, 21, 9E, F
Öğretim Yöntemleri:10: Tartışma Yöntemi, 12: Problem Çözme Yöntemi, 14: Bireysel Çalışma Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 19: Beyin Fırtınası Tekniği, 21: Benzetim/Simülasyon Tekniği, 9: Anlatım Yöntemi
Ölçme Yöntemleri:E: Ödev, F: Proje Görevi

Ders Akışı

SıraKonularÖn Hazırlık
11. Hesaplamalı sinirbilim nedir?
22. Beyin bölgeleri, nöronlar, sinapslar.
33. Nöron türleri, nörofizyoloji
44. Hodgkin–Huxley nöron modeli
55. Birleştir-ve-ateşleme tipi nöronlar
66. Izhikevich nöron modeli
77. Sinaptik etkileşim modelleri
88. Vuru zamanlamasına bağlı plastisite
99. Neuromodülasyon
1010.Gözetimli ve gözetimsiz öğrenme
1111. Pekiştirmeli öğrenme
1212. Osilasyonlar
1313. Sinir ağı benzetimi
1414. Zorluklar ve mevcut problemler
Kaynak
Kandel, E. R., Schwartz, J. H., Jessell, T. M., Siegelbaum, S. A., Hudspeth, A. J. , (2012) Principles of neural science, McGraw-Hill, New York. Dayan, P., Abbott, L. F., (2001) Theoretical neuroscience: Computational and mathematical modeling of neural systems, MIT Press, Cambridge. Izhikevich, E.M., (2007) Dynamical systems in neuroscience: The geometry of excitability and bursting, MIT Press, Cambridge.
Katz, B. F., (2008) Neuroengineering the future, Infinity Science Press, Ingham. Berger, T.W., Glanzman, D. L., (2005) Toward replacement parts for the brain implantable biomimetic electronics as neural prostheses, MIT Press, Cambridge Lytton, W. W., (2002) From computer to brain : foundations of computational neuroscience.

Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı

Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
NoProgram Yeterliliği Katkı Düzeyi
12345
1
Temel bilimleri, matematik ve mühendislik bilimlerini üst düzeyde anlar ve uygular, alanında en son gelişmeler dahil olmak üzere genişlemesine ve derinlemesine bilgi sahibidir.
X
2
Mühendisliğin ilişkili olduğu disiplinler arası etkileşimi kavrar, yeni ve karmaşık fikirleri analiz, sentez ve değerlendirmede uzmanlık gerektiren bilgileri kullanarak özgün sonuçlara ulaşır.
X
3
Bir alanda en yeni bilgilere ulaşır ve bunları kavrayarak araştırma yapabilmek için gerekli yöntem ve becerilerde üst düzeyde yeterliğe sahiptir.
X
4
Bilime veya teknolojiye yenilik getiren, yeni bir bilimsel yöntem veya teknolojik ürün/süreç geliştiren ya da bilinen bir yöntemi yeni bir alana uygulayan kapsamlı bir çalışma yapar.
X
5
Akademik çalışmalarının çıktılarını saygın akademik ortamlarda yayınlayarak bilim ve teknoloji literatürüne katkıda bulunur.
X
6
Bilimsel, teknolojik, sosyal ve kültürel gelişmeleri değerlendirerek bilimsel tarafsızlık ve etik sorumluluk bilinciyle topluma aktarır.
X
7
Özgün bir araştırma sürecini bağımsız olarak algılar, tasarlar, uygular ve sonuçlandırır; bu süreci yönetir.
X
8
Bilimsel bilgi birikimini yazılı ve sözlü olarak etkin bir şekilde ifade eder, en az bir yabancı dilde Avrupa Dil Portföyü C1 Genel Düzeyinde iletişim kurar ve iletişim teknolojilerini ileri düzeyde kullanır
X
9
Uzmanlık alanındaki fikirlerin ve gelişmelerin eleştirel analizini, sentezini ve değerlendirmesini yapar.
X
10
Mühendislik alanındaki bilimsel, teknolojik, sosyal veya kültürel ilerlemeleri tanıtır, yaşadığı toplumun bilgi toplumu olma ve bunu sürdürebilme sürecine katkıda bulunur ve toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik değerlerin gelişimini destekler.
X

Değerlendirme Sistemi

Katkı DüzeyiMutlak Değerlendirme
Ara Sınavın Başarıya Oranı 50
Genel Sınavın Başarıya Oranı 50
Toplam 100

Sayısal Veriler

Öğrenci Başarı Durumu

Ekleme Tarihi: 09/11/2023 - 18:00Son Güncelleme Tarihi: 09/11/2023 - 18:01