Ders Adı Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS
Sinirsel Hesap ve Sinirsel Ağlar BSM 507 0 3 + 0 3 6
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Dili Türkçe
Dersin Seviyesi YUKSEK_LISANS
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Koordinatörü Dr.Öğr.Üyesi ALİ GÜLBAĞ
Dersi Verenler
Dersin Yardımcıları
Dersin Kategorisi Diğer
Dersin Amacı Yapay sinir ağları ile ilgili temel kavramları vermek, kullanılan yazılım ve donanımları tanıtmak ve uygulama alanlarını göstermek.
Dersin İçeriği Yapay sinir ağları ile ilgili temel kavramlar, tek katmanlı ve çok katmanlı yapay sinir ağları mimarileri, öğrenme türleri ve bunların matematiksel izahı, radyal temelli ağlar, Kohanen Ağı, Hopfield ağı, MATLAB uygulamaları ve uygulama sunumları.
# Ders Öğrenme Çıktıları Öğretim Yöntemleri Ölçme Yöntemleri
1 Yapay sinir ağlarının çalışma mantığını formülize eder Anlatım, Soru-Cevap, Beyin Fırtınası, Sınav ,
2 Probleme ait giriş/çıkış verilerini, yapay sinir ağlarına uygun olarak ön işlemesini yapar Anlatım, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Sınav , Ödev,
3 Yapay sinir ağları ile doğrusal ve doğrusal olmayan problemlere çözüm üretir Anlatım, Alıştırma ve Uygulama, Bireysel Çalışma, Proje Temelli Öğrenme , Sınav , Ödev,
4 Yapay sinir ağlarının çıktılarını yorumlar Anlatım, Alıştırma ve Uygulama, Deney / Laboratuvar, Sınav ,
5 Görsel arabirim veya yazılımsal araçları kullanarak problemleri bilgisayar ortamına aktarır. Anlatım, Alıştırma ve Uygulama, Gösterip Yaptırma, Sınav , Sözlü Sınav,
Hafta Ders Konuları Ön Hazırlık
1 Yapay Sinir Ağlarına Giriş
2 Tek Katmanlı Ağlar ve Hesapları
3 Çok katmanlı Ağlar ve Hesapları
4 Öğrenme Türleri, Danışmanlı ve Danışmansız Öğrenme
5 İleri Beslemeli Ağlar için Geri yayılım Algoritması
6 Geri Yaylım Algoritmasının Analizi ve Örnek Uygulamaları
7 Ezberleme ve Genelleme Kavramları
8 Radyal Temelli Ağlar
9 Kohonen Ağı
10 Hopfield Ağı
11 LVQ Ağları
12 MATLAB Neural Network Geliştirme Araçları
13 Uygulama Sunumları
14 Uygulama Sunumları
Kaynaklar
Ders Notu Ercan Öztemel, Yapay Sinir Ağları, Papatya Yayınları, 2003
Ders Kaynakları 1. S. Haykin, Neural Networks, A Comprehensive Foundation, Macmillan Publishing Company, 1994.
2. Şeref Sağıroğlu, Yapay Zeka Uygulamaları, Ufuk Yayıncılık, 2003.
Sıra Program Çıktıları Katkı Düzeyi
1 2 3 4 5
1 Mühendislik alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşabilme, bilgiyi değerlendirme, yorumlama ve uygulama becerisi X
2 Sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlayabilme ve uygulama becerisi; değişik disiplinlere ait bilgileri bütünleştirebilme becerisi X
2 Sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlayabilme ve uygulama becerisi; değişik disiplinlere ait bilgileri bütünleştirebilme becerisi X
3 Mühendislik problemlerini kurgulayabilme, çözmek için yöntem geliştirme ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygulama becerisi X
3 Mühendislik problemlerini kurgulayabilme, çözmek için yöntem geliştirme ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygulama becerisi X
4 Yeni ve orijinal fikir ve yöntemler geliştirme becerisi; sistem, parça veya süreç tasarımlarında yenilikçi çözümler geliştirebilme becerisi X
4 Yeni ve orijinal fikir ve yöntemler geliştirme becerisi; sistem, parça veya süreç tasarımlarında yenilikçi çözümler geliştirebilme becerisi X
5 Mühendislikte uygulanan modern teknik ve yöntemler ile bunların sınırları hakkında kapsamlı bilgi X
5 Mühendislikte uygulanan modern teknik ve yöntemler ile bunların sınırları hakkında kapsamlı bilgi X
6 Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlama ve uygulama becerisi; bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları analiz etme ve yorumlama becerisi
6 Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlama ve uygulama becerisi; bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları analiz etme ve yorumlama becerisi X
7 Gereksinim duyulan bilgi ve verileri tanımlama, bunlara ulaşma ve değerlendirmede ileri düzeyde beceri X
7 Gereksinim duyulan bilgi ve verileri tanımlama, bunlara ulaşma ve değerlendirmede ileri düzeyde beceri X
8 Çok disiplinli takımlarda liderlik yapma, karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirebilme ve sorumluluk alma becerisi
8 Çok disiplinli takımlarda liderlik yapma, karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirebilme ve sorumluluk alma becerisi X
9 Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, o alandaki veya dışındaki ulusal ve uluslar arası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarabilme becerisi X
9 Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, o alandaki veya dışındaki ulusal ve uluslar arası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarabilme becerisi X
10 Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetme yeterliliği
10 Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetme yeterliliği X
11 Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamaları hakkında farkındalık; gerektiğinde bunları inceleme ve öğrenebilme becerisi X
11 Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamaları hakkında farkındalık; gerektiğinde bunları inceleme ve öğrenebilme becerisi
12 Mühendislik uygulamalarının sosyal ve çevresel boyutlarını anlama ve sosyal çevreye uyum becerisi
12 Mühendislik uygulamalarının sosyal ve çevresel boyutlarını anlama ve sosyal çevreye uyum becerisi X
Değerlendirme Sistemi
Yarıyıl Çalışmaları Katkı Oranı
1. Ara Sınav 90
1. Sözlü Sınav 10
Toplam 100
1. Yıl İçinin Başarıya 50
1. Final 50
Toplam 100
AKTS - İş Yükü Etkinlik Sayı Süre (Saat) Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) 16 3 48
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) 16 3 48
Ara Sınav 1 20 20
Final 1 25 25
Toplam İş Yükü 141
Toplam İş Yükü / 25 (Saat) 5,64
Dersin AKTS Kredisi 6