PROGRAMI
DERS TANITIM VE UYGULAMA BİLGİLERİ

Ders AdıKoduVerildiği YılVerildiği YarıyılSüresi (T+U)Yerel KredisiAKTS Kredisi
Nöral ProgramlamaCENG 507593 + 037,50
 
Ders Bilgileri
Dersin Öğretim Diliİngilizce
Dersin SeviyesiYüksek Lisans
Dersin TürüSeçmeli
Dersin Veriliş BiçimiYüz Yüze
 
Dersin Öğrenme Kazanımları:

Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler:
 
Dersin Önkoşulları ve Birlikte Alınması Gereken DerslerYok
Daha Önce Alınmış Olması Önerilen DerslerYok
 
Dersin Tanımı:

Sinir ağlarının temelleri, Algılama, Çok katmanlı algılama ve geri-çoğalma algoritmaları, Denetsiz öğrenme ve kendi kendini organize etme yolları, Sinir dinamiği (Hofleid Modeli), Merkezcil taban fonksiyon ağları.
 
Dersin İçeriği (Haftalık Konu Dağılımı):
 
HaftaKonu
 
Kaynaklar:
Neural Networks: A Practical Guide for Understanding and Programming Neural Networks and Useful Insights for Inspiring Reinvention
 
Diğer Kaynaklar:
Neural Network Programming with Java, Alan Souza (Author), Fábio Soares (Author), Packt Publishing (February 4, 2016)
 
Öğretim Yöntem ve Teknikleri:
Haftalık 3 saat teori
 
Değerlendirme Sistemi:
YöntemAdetKatkı (%)
Ara sınav1%35
Final Sınavı1%45
Proje2%20
 
Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu?
Gerektirmiyor