Ders Adı | Kodu | Verildiği Yıl | Verildiği Yarıyıl | Süresi (T+U) | Yerel Kredisi | AKTS Kredisi |
Yapay Sinir Sistemlerinin İnşaat Mühendisliği Uygulamaları | CE 546 | 5 | 9 | 3 + 0 | 3 | 7,50 |
|
Ders Bilgileri |
Dersin Öğretim Dili | İngilizce |
Dersin Seviyesi | Yüksek Lisans |
Dersin Türü | Seçmeli |
Dersin Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
|
Dersin Öğrenme Kazanımları:
Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler: |
1. Sinir ağlarını anlama |
2. Sinir ağlarında uygun optimizasyon yöntemlerini kullanma |
3. Sinir ağlarının inşaat mühendisliği problemleri için uygulanması |
|
Dersin Önkoşulları ve Birlikte Alınması Gereken Dersler | Yok |
Daha Önce Alınmış Olması Önerilen Dersler | Yok |
|
Dersin Tanımı:
Yapay sinir ağlarının genel yapısı, yapay sinir ağlarında sıkça kullanılan optimizasyon algoritmaları, hiper değişkenler ve optimizasyonu, yapay sinir ağlarının inşaat mühendisliği uygulamaları |
|
Dersin İçeriği (Haftalık Konu Dağılımı): |
|
Hafta | Konu |
1 | Yapay sinir ağlarının temelleri |
2 | Çok katmanlı nöronlar |
3 | Geri besleme algoritmaları |
4 | Yapay sinir ağı sistemler |
5 | Hiper değişkenler |
6 | Hiper değişken optimizasyonu |
7 | Yapay sinir ağlarının inşaat mühendisliği uygulamaları |
|
Kaynaklar: |
I. Goodfellow Y.Bengio and A. Courville Deep Learning MIT Press 2016 |
|
Diğer Kaynaklar: |
A. Geron Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems O'Reilly Media 2017 |
|
Öğretim Yöntem ve Teknikleri: |
Haftalık üç saat ders. İki haftada bir verilen ödevlerden oluşan proje |
|
Değerlendirme Sistemi: |
Yöntem | Adet | Katkı (%) |
Ara sınav | 1 | %30 |
Proje | 1 | %30 |
Final Sınavı | 1 | %40 |
|
Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu? |
Gerektirmiyor |