Ders Detayı
Ders Tanımı
| Ders | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| YAPAY SİNİR AĞLARI | 3+0 | 3 | 6 |
| Ders Programı |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler |
| Dersin Dili | İngilizce |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Programa Bağlı Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Dr.Öğr.Üye. Mehmet KOCATÜRK |
| Dersi Verenler | Dr.Öğr.Üye. Mehmet KOCATÜRK |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Amacı | Bu dersin amacı hesaplamalı nöron modellerinin makine öğrenmesinde ve sinir sistem bileşenlerinin modellenmesinde kullanımını değerlendirmektir. |
| Dersin İçeriği | Bu ders; Sinir Sistemi: Mikroskopik Görünüm,Sinir Sistemi: Makroskopik Görünüm,Makine Öğrenmesi,Algılayıcı,Çok katmanlı algılayıcı,Gözetimli Öğrenme,Geri Yayılım Algoritması,Çevrimiçi Öğrenme,Yığın Öğrenme,Aşırı uyum,Desen Sınıflandırma için Sinir Ağları,Bağlanımda Sinir Ağları,Nöromodülasyon,Pekiştirmeli Öğrenme; konularını içermektedir. |
| Dersin İçeriği | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
| Tek katmanlı algılayıcı tasarlar. | 1, 10, 14, 16, 2, 22, 3, 4, 6, 9 | A, C, D |
| Çevrimiçi öğrenme algoritması gerçekler ve algoritmanın öğrenme performansını değerlendirir. | 1, 10, 14, 16, 2, 22, 3, 4, 6, 9 | A, C, D |
| Çok katmanlı algılayıcı kullanarak sınıflandırıcılar geliştirebilir. | 1, 10, 14, 16, 2, 22, 3, 4, 6, 9 | A, C, D |
| Regresyon için çok katmanlı sinir ağları tasarlar. | 1, 10, 14, 16, 2, 22, 3, 4, 6, 9 | A, C, D |
| Öğretim Yöntemleri: | 1: Anlatım, 10: Beyin Fırtınası, 14: Bireysel Çalışma, 16: Proje Temelli Öğrenme, 2: Soru - Cevap, 22: probleme dayalı öğrenme, 3: Tartışma, 4: Alıştırma ve Uygulama, 6: Gösterip Yapma, 9: Benzetim |
| Ölçme Yöntemleri: | A: Yazılı sınav, C: Ödev, D: Proje / Tasarım |
Ders Akışı
| Sıra | Konular | Ön Hazırlık |
| 1 | Sinir Sistemi: Mikroskopik Görünüm | |
| 2 | Sinir Sistemi: Makroskopik Görünüm | |
| 3 | Makine Öğrenmesi | |
| 4 | Algılayıcı | |
| 5 | Çok katmanlı algılayıcı | |
| 6 | Gözetimli Öğrenme | |
| 7 | Geri Yayılım Algoritması | |
| 8 | Çevrimiçi Öğrenme | |
| 9 | Yığın Öğrenme | |
| 10 | Aşırı uyum | |
| 11 | Desen Sınıflandırma için Sinir Ağları | |
| 12 | Bağlanımda Sinir Ağları | |
| 13 | Nöromodülasyon | |
| 14 | Pekiştirmeli Öğrenme |
| Kaynak |
| Alpaydin, E., (2010) Introduction to machine learning, MIT Press,Cambridge. Kandel, E. R., Schwartz, J. H., Jessell, T. M., Siegelbaum, S. A., Hudspeth, A. J. , (2012) Principles of neural science, McGraw-Hill, New York. |
| Lytton, W. W., (2002) From computer to brain : foundations of computational neuroscience, Springer, 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. |
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
| Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı | |||||||
| No | Program Yeterliliği | Katkı Düzeyi | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 0 | 1. Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi | ||||||
| 0 | 2. Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi | ||||||
| 0 | 3. Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi | ||||||
| 0 | 4. Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi | ||||||
| 0 | 5. Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi | ||||||
| 0 | 6. Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi | ||||||
| 0 | 7. Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi | ||||||
| 0 | 8. Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi | ||||||
| 0 | 9. Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi | ||||||
| 0 | 10. Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi | ||||||
| 0 | 11. Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık | ||||||
Değerlendirme Sistemi
| Katkı Düzeyi | Mutlak Değerlendirme | |
| Ara Sınavın Başarıya Oranı | 30 | |
| Genel Sınavın Başarıya Oranı | 70 | |
| Toplam | 100 | |