| 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 |