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.
Kalkınma Amaçları
# Ders Öğrenme Çıktıları Öğretim Yöntemleri Ölçme Yöntemleri
1 Yapay sinir ağlarının çalışma mantığını formülize eder Anlatım, Soru-Cevap, Gösterip Yaptırma,
2 Probleme ait giriş/çıkış verilerini, yapay sinir ağlarına uygun olarak ön işlemesini yapar Anlatım, Beyin Fırtınası, Tartışma,
3 Yapay sinir ağları ile doğrusal ve doğrusal olmayan problemlere çözüm üretir Anlatım, Tartışma, Deney ve Laboratuvar, Gözlem,
4 Yapay sinir ağlarının çıktılarını yorumlar Anlatım, Tartışma, Eğitsel Oyun,
5 Görsel arabirim veya yazılımsal araçları kullanarak problemleri bilgisayar ortamına aktarır. Anlatım, Tartışma, Grupla Çalışma,
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 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.
# Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı PÇ 1 PÇ 2 PÇ 3 PÇ 4 PÇ 5 PÇ 6 PÇ 7
1 Yapay sinir ağlarının çalışma mantığını formülize eder
2 Probleme ait giriş/çıkış verilerini, yapay sinir ağlarına uygun olarak ön işlemesini yapar
3 Yapay sinir ağları ile doğrusal ve doğrusal olmayan problemlere çözüm üretir
4 Yapay sinir ağlarının çıktılarını yorumlar
5 Görsel arabirim veya yazılımsal araçları kullanarak problemleri bilgisayar ortamına aktarır.
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