| 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 | To understand deep learning basics | Proje Temelli Öğrenme , Anlatım, Soru-Cevap, | Ödev, Proje / Tasarım, Sınav, |
| 2 | To understand neural network types | Anlatım, Problem Çözme, | Sınav, Proje / Tasarım, Ödev, |
| 3 | To design, train and test deep learning models | Anlatım, | Sınav, Proje / Tasarım, Ödev, |
| 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 | |
| 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 | ||