MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ
BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ
Dersin Adı   YAPAY SİNİR AĞLARINA GİRİŞ (SEÇMELİ)
Dönemi Dersin Kodu Teorik Saat / Uygulama Saati AKTS
7 1213772 3 / 0 4
Dersin Düzeyi Lisans
Dersin Dili Türkçe
Dersin Veriliş Biçimi Yüz Yüze
Dersin Koordinatörü Doç.Dr. Gülay Tezel
Koordinator E-mail gtezel selcuk.edu.tr
Öğretim Elemanı
Doç.Dr. Gülay Tezel
Yardımcı Öğretim Elemanları
Görevlendirilen Arş.Gör.
Dersin Amacı Bu ders, öğrencilere yapay sinir ağları (YSA) temelleri kapsamlı bir anlayış sağlamak üzere tasarlanmıştır.Yapay sinir ağı mimarilerinin belirlenmesi, yapay sinir ağının eğitim ve test edilmesi, yapay sinir ağı girdilerinin normalizasyonu, yapay sinir ağlarının çıktılarının normalizasyonu ve yorumlanması, mühendislik uygulamalarının yapılması bu dersin amacıdır.
Temel Bilimler Mühendislik Bilimleri Sosyal Bilimler Eğitim Bilimleri Sanat Bilimleri Sağlık Bilimleri Tarım Bilimleri
30 50 0 0 0 20 0
DERS YÖNTEM VE TEKNİKLERİ
Öğretme ve Öğrenme Stratejisi Dersler ve uygulama örnekleri Bilgisayar simülasyonu ödevleri Proje Pratik çalışma Bireysel Çalışma
HAFTA DERS İÇERİĞİ KAYNAK
1 Yapay Sinir Ağlarının Karakteristik Özellikleri YSA Ders Notları (Bekir Karlık), Neural Networks: A Comprehensive Foundation (Simon Haykin), Neural Network Learning: Theoretical Foundations (Martin Anthony, Peter L. Bartlett), An Introduction to Neural Networks (James A. Anderson)
2 Nöronların Modellenmesi YSA Ders Notları (Bekir Karlık), Neural Networks: A Comprehensive Foundation (Simon Haykin), Neural Network Learning: Theoretical Foundations (Martin Anthony, Peter L. Bartlett), An Introduction to Neural Networks (James A. Anderson)
3 Öğrenme Algoritmaları: Danışmanlı Öğrenme YSA Ders Notları (Bekir Karlık), Neural Networks: A Comprehensive Foundation (Simon Haykin), Neural Network Learning: Theoretical Foundations (Martin Anthony, Peter L. Bartlett), An Introduction to Neural Networks (James A. Anderson)
4 Öğrenme Algoritmaları: Danışmansız Öğrenme YSA Ders Notları (Bekir Karlık), Neural Networks: A Comprehensive Foundation (Simon Haykin), Neural Network Learning: Theoretical Foundations (Martin Anthony, Peter L. Bartlett), An Introduction to Neural Networks (James A. Anderson)
5 Ağ yapıları, Perceptron modeli YSA Ders Notları (Bekir Karlık), Neural Networks: A Comprehensive Foundation (Simon Haykin), Neural Network Learning: Theoretical Foundations (Martin Anthony, Peter L. Bartlett), An Introduction to Neural Networks (James A. Anderson)
6 Çok Katmanlı İleri Beslemeli Ağlar YSA Ders Notları (Bekir Karlık), Neural Networks: A Comprehensive Foundation (Simon Haykin), Neural Network Learning: Theoretical Foundations (Martin Anthony, Peter L. Bartlett), An Introduction to Neural Networks (James A. Anderson)
7 Geriye Yayılım Algoritması YSA Ders Notları (Bekir Karlık), Neural Networks: A Comprehensive Foundation (Simon Haykin), Neural Network Learning: Theoretical Foundations (Martin Anthony, Peter L. Bartlett), An Introduction to Neural Networks (James A. Anderson)
8 ARASINAV
9 İlişkilendirilebilir Bellek Özelliği YSA Ders Notları (Bekir Karlık), Neural Networks: A Comprehensive Foundation (Simon Haykin), Neural Network Learning: Theoretical Foundations (Martin Anthony, Peter L. Bartlett), An Introduction to Neural Networks (James A. Anderson)
10 Kendini Düzenleyen Haritalar ve Adaptif Rezonans Teorisi YSA Ders Notları (Bekir Karlık), Neural Networks: A Comprehensive Foundation (Simon Haykin), Neural Network Learning: Theoretical Foundations (Martin Anthony, Peter L. Bartlett), An Introduction to Neural Networks (James A. Anderson)
11 Diğer YSA Mimarileri YSA Ders Notları (Bekir Karlık), Neural Networks: A Comprehensive Foundation (Simon Haykin), Neural Network Learning: Theoretical Foundations (Martin Anthony, Peter L. Bartlett), An Introduction to Neural Networks (James A. Anderson)
12 Bazı Klasik Sinir Ağı Uygulamaları ve Mimarileri YSA Ders Notları (Bekir Karlık), Neural Networks: A Comprehensive Foundation (Simon Haykin), Neural Network Learning: Theoretical Foundations (Martin Anthony, Peter L. Bartlett), An Introduction to Neural Networks (James A. Anderson)
13 Yapay Sinir Ağlarının Gerçekleştirilmesi ve Uygulamaları YSA Ders Notları (Bekir Karlık), Neural Networks: A Comprehensive Foundation (Simon Haykin), Neural Network Learning: Theoretical Foundations (Martin Anthony, Peter L. Bartlett), An Introduction to Neural Networks (James A. Anderson)
14 Öğrenci projelerinin sunumu
15 Öğrenci projelerinin sunumu
DEĞERLENDİRME SİSTEMİ   Ara Sınav Final
  Sayı Katkı Payı Sayı Katkı Payı  
Yarıyıl İçi Çalışmaları : 1 30
Devam/Katılım : - -
Uygulamalı Sınav : - -
Derse Özgü Staj : - -
Küçük Sınav : - -
Ödev : - -
Sunum ve Seminer : - -
Projeler : 1 30
Atölye/Laboratuvar Uygulamaları : - -
Vaka Çalışmaları : - -
Arazi Çalışmaları : - -
Klinik Çalışmaları : - -
Diğer Çalışmaları : - -
Ara Sınav   - -
Final   1 40
AKTS İŞ YÜKÜ TABLOSU   Sayı Süre
Ders Süresi : 14 3
Sınav Dışı Ders Çalışma Süresi : 14 1
Sunum ve Seminer Hazırlama : 1 9
Derse Özgü Staj : - -
Atölye/Laboratuvar Uygulamaları : - -
Arazi Çalışmaları : - -
Vaka Çalışmaları : - -
Projeler : 1 20
Ödev : - -
Küçük Sınavlar : - -
Ara Sınav : 1 15
Final : 1 20
DERSİN AKTS KREDİSİ 4
No DERS ÖĞRENİM ÇIKTISI KATKISI (*)
D.Ö.Ç. 1 Bu dersin başarılı olarak tamamlanmasında öğrenciler: YSA hakkında algoritmaları öğrenme ve eğitim bilgi edinimi, 4
D.Ö.Ç. 2 Örnek verileri analiz ederek bazı temel YSA programlama uygulama becerisini kazanma, 4
D.Ö.Ç. 3 Bir proje ekibi ile bir problemi gerçekleştirme ve bu amaç için YSA yazılım geliştirme yapabileceklerdir. 4
* 1: Zayıf - 2: Orta - 3: İyi - 4: Çok İyi
PROGRAM ÇIKTISI VE DERS ÖĞRENİM ÇIKTISI İLİŞKİ MATRİSİ

DÖÇ1DÖÇ2DÖÇ3DÖÇ4DÖÇ5DÖÇ6DÖÇ7DÖÇ8DÖÇ9DÖÇ10DÖÇ11DÖÇ12DÖÇ13DÖÇ14DÖÇ15DÖÇ16DÖÇ17DÖÇ18DÖÇ19DÖÇ20
PÇ1
PÇ2
PÇ3
PÇ4
PÇ5
PÇ6
PÇ7
PÇ8
PÇ9
PÇ10
PÇ11
PÇ12
PÇ13
PÇ14
PÇ15
PÇ16
PÇ17
PÇ18
PÇ19
PÇ20