Ders Adı Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS
Deep Learning BSM 558 0 3 + 0 3 6
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Dili İngilizce
Dersin Seviyesi YUKSEK_LISANS
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Koordinatörü Prof.Dr. DEVRİM AKGÜN
Dersi Verenler
Dersin Yardımcıları
Dersin Kategorisi Diğer
Dersin Amacı

Derin öğrenme ile ilgili matematiksel temelleri öğretmek, derin öğrenme ile ilgili açık kaynak kütüphaneleri kullanmak, derin öğrenme uygulamaları geliştirmek.

Dersin İçeriği

Matematiksel temeller, tensor işlemleri, Graident descent, backpropagation, Keras deeplearning library ve uygulamalar,  Makine öğrenmesi modelleri, Convolutional neural networks (convnets), transfer learning , convnet görselleştirme, metin verileriyle derin öğrenme,  recurrent neural networks, 1D convnets , Keras functional API, Üretken derin öğrenme, güncel konular

# Ders Öğrenme Çıktıları Öğretim Yöntemleri Ölçme Yöntemleri
1 To understand deep learning basics Gözlem, Anlatım, Soru-Cevap,
2 To understand neural network types Anlatım, Gezi / Gözlem,
3 To design, train and test deep learning models Anlatım,
Hafta Ders Konuları Ön Hazırlık
1 Giriş, Yapay Zeka, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme
2 Matematiksel arka plan, tensör işlemleri, aktivasyon fonksiyonları
3 Gradyan inişi ve çeşitleri, kayıp fonksiyonları
4 İleri beslemeli ağlar ve eğitim, Keras derin öğrenme kütüphanesi
5 Veri ön işleme, düzenlileştirme yöntemleri
6 Evrişimli sinir ağları (convnets)
7 Transfer öğrenimi
8 Metin işleme, Embedding layer
9 Dizi işleme, Recurrent neural networks (RNN)
10 Basit RNN, LSTM, GRU
11 Keras functional API
12 Üretken derin öğrenme
13 Güncel derin öğrenme konuları
14 Sunumlar
Kaynaklar
Ders Notu
Ders Kaynakları
Sıra Program Çıktıları Katkı Düzeyi
1 2 3 4 5
1 Yaşadığı toplumun bilgi toplumu olmasına katkıda bulunmak, toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik sorunlara çözüm sunmak amaçlarıyla alanındaki bilimsel, teknolojik, sosyal veya kültürel ilerlemeleri ulusal ve uluslararası bilimsel ortamlarda (toplantılarda) tanıtır.
2 Alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, alanında güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgiye sahip olup ve elde ettiği bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular.
3 Alanı ile ilgili problemleri tanımlar ve formüle eder, yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir; karmaşık sistem veya süreçleri tasarlar ve tasarımlarında yenilikçi/alternatif çözümler ile gelişmekte olan yenilikçi yöntemleri kullanır.
4 Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular, belirsiz, sınırlı ya da eksik verileri bilimsel yöntemlerle tamamlar; verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir.
5 Alanındaki uygulamaların sosyal, çevresel, sağlık, güvenlik, hukuki boyutlarını ve iş hayatı uygulamalarını bilir ve bunların getirdiği kısıtların farkındadır. Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin bir biçimde birlikte ve ya bağımsız çalışabilir ve sorumluluk alır.
6 Bilgi ve İletişim Teknolojileri konularında ileri uygulamaları yapacak düzeyde genişlemesine ve derinlemesine bilgi sahibidir.
7 Tanımlanmış bilgi ve iletişim teknolojileri problemlerini çözmek için yöntem geliştirir ve bu yenilikçi yöntemleri uygular.
Değerlendirme Sistemi
Yarıyıl Çalışmaları Katkı Oranı
1. Ara Sınav 40
1. Ödev 10
2. Ödev 10
1. Proje / Tasarım 40
Toplam 100
1. Yıl İçinin Başarıya 50
1. Final 50
Toplam 100
AKTS - İş Yükü Etkinlik Sayı Süre (Saat) Toplam İş Yükü (Saat)
Ödev 2 9 18
Ara Sınav 1 12 12
Proje / Tasarım 1 10 10
Final 1 14 14
Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) 16 3 48
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) 16 3 48
Toplam İş Yükü 150
Toplam İş Yükü / 25 (Saat) 6
Dersin AKTS Kredisi 6