| 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 | Prof.Dr. DEVRİM AKGÜN, |
| 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 | Derin öğrenmenin temellerini anlamak | Anlatım, Soru-Cevap, Proje Temelli Öğrenme , | Sınav, Ödev, Proje / Tasarım, |
| 2 | Sinir ağı türlerini anlamak | Problem Çözme, Anlatım, | Proje / Tasarım, Ödev, Sınav, |
| 3 | Derin öğrenme modellerini tasarlamak, eğitmek ve test etmek | Anlatım, | Proje / Tasarım, Ödev, Sınav, |
| 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 | 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 | |||||
| 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 | |||||
| 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 | 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 | 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 | ||||||
| 10 | Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetme yeterliliği | ||||||
| 11 | Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamaları hakkında farkındalık; gerektiğinde bunları inceleme ve öğrenebilme becerisi | X | |||||
| 12 | Mühendislik uygulamalarının sosyal ve çevresel boyutlarını anlama ve sosyal çevreye uyum becerisi | ||||||
| # | Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı | PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | PÇ 11 | PÇ 12 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Derin öğrenmenin temellerini anlamak | ||||||||||||
| 2 | Sinir ağı türlerini anlamak | ||||||||||||
| 3 | Derin öğrenme modellerini tasarlamak, eğitmek ve test etmek |
| 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 | 12 | 24 |
| Ara Sınav | 1 | 12 | 12 |
| Proje / Tasarım | 1 | 12 | 12 |
| Final | 1 | 15 | 15 |
| Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) | 14 | 3 | 42 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 14 | 3 | 42 |
| Toplam İş Yükü | 147 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 5,88 | ||
| dersAKTSKredisi | 6 | ||