| 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. Öğrenciler, sığ bir yapay sinir ağının bileşenlerini kodlayabileceklerdir. |
| 2. Öğrenciler, bir yapay sinir ağı için hiperparametreleri optimize edebileceklerdir. |
| 3. Öğrenciler, mühendislik verilerine yapay sinir ağı uygulayabileceklerdir |
| |
| 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 |
| |
Üretken Yapay Zeka Kullanımı:
Ödevlerde ve projede tablo, grafik vb görsel üretmek amacıyla kullanılabilir |
| |
| Dersin İçeriği (Haftalık Konu Dağılımı): |
| |
| Hafta | Konu |
| 1 | Yapay sinir ağlarının temelleri |
| 2 | Tek katmanlı nöronlar |
| 3 | Çok katmanlı nöronlar |
| 4 | Çok katmanlı nöronlar |
| 5 | Geri besleme algoritmaları |
| 6 | Yapay sinir ağları |
| 7 | Yapay sinir ağları |
| 8 | Hiper değişkenler |
| 9 | Hiper değişken optimizasyon algoritmaları |
| 10 | Hiper değişken optimizasyon algoritmaları |
| 11 | Yapay sinir ağlarının inşaat mühendisliği uygulamaları |
| 12 | Yapay sinir ağlarının inşaat mühendisliği uygulamaları |
| 13 | Yapay sinir ağlarının inşaat mühendisliği uygulamaları |
| 14 | 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 (%) |
| Aktiviteler | 1 | %60 |
| Final Sınavı | 1 | %40 |
| |
| Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu? |
| Gerektirmiyor |
| |
Dersin Program Yeterlilikleri vs. Öğrenme Kazanımları:
|
| # | Program Yeterlilikleri | Katkı |
| 1 | Mühendislik alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular. | 1 |
| 2 | Mühendislikte uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgi sahibidir. | 0 |
| 3 | Sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlar ve uygular; değişik disiplinlere ait bilgileri bütünleştirir. | 0 |
| 4 | Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkında olup, gerektiğinde bunları inceler ve öğrenir. | 0 |
| 5 | Mühendislik uygulamaları için gerekli olan modern teknik ve araçları seçer ve kullanır. | 1 |
| 6 | Mühendislik problemlerini kurgular, çözmek için yöntem geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygular. | 0 |
| 7 | Yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir; sistem, parça veya süreç tasarımlarında yenilikçi çözümler geliştirir. | 0 |
| 8 | Çok disiplinli takımlarda liderlik yapar, karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirir ve sorumluluk alır. | 0 |
| 9 | Bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü B2 Genel Düzeyinde kullanarak sözlü ve yazılı iletişim kurar. | 1 |
| 10 | Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, o alandaki veya alan dışındaki ulusal ve uluslar arası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarır. | 1 |
| 11 | Mühendislik uygulamalarının sosyal ve çevresel boyutlarını betimler. | 0 |
| 12 | Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. | 0 |