| Ders Adı | Kodu | Verildiği Yıl | Verildiği Yarıyıl | Süresi (T+U) | Yerel Kredisi | AKTS Kredisi |
| Yapay Sinir Ağları | CENG 481 | | | 3 + 0 | 3 | 5,00 |
| |
| Ders Bilgileri |
| Dersin Öğretim Dili | İngilizce |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
| |
Dersin Öğrenme Kazanımları:
Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler: |
| 1. Öğrenme modellerini anlamak |
| 2. Bir nöronun sınıflandırma rolünü anlamak |
| 3. Bir nöron ağının nasıl sınıflandırma yaptığını anlamak |
| 4. Eğitme algoritmaları |
| 5. Tekrarlayan ağlar |
| |
| Dersin Önkoşulları ve Birlikte Alınması Gereken Dersler | CENG466 |
| Daha Önce Alınmış Olması Önerilen Dersler | Yok |
| |
Dersin Tanımı:
Yapay sinir ağlarına genel bakış; eğitim algoritmaları, geri yayılım, ileri besleme ve tekrarlayan ağlar. Yapay sinir ağlarının tasarımındaki temel kavramlar ve bunların temel uygulama alanları da tanıtılmaktadır.
|
| |
| Dersin İçeriği (Haftalık Konu Dağılımı): |
| |
| Hafta | Konu |
| 1 | Biyolojik nöron modeline giriş |
| 2 | Yapay nöronlar ve sınıflandırma yetenekleri |
| 3 | Algılayıcı |
| 4 | Çok katmanlı algılayıcı |
| 5 | Sinir ağlarını eğitmek |
| 6 | Geri yayılım |
| 7 | İleri besleme ve geri bildirim ağları |
| 8 | Hopfield ağı |
| 9 | Hebbian ağı |
| 10 | Tekrarlayan ağlar |
| 11 | Performans ölçümleri ve tasarım sorunları |
| 12 | Proje sunumları |
| |
| Kaynaklar: |
| Michael A. Nielsen, "Neural Networks and Deep Learning", Determination Press, 2015
Goodfellow, Ian, Yoshua Bengio, and Aaron Courville, "Deep learning", MIT press, 2016. isbn : 978-0262035613
Zhang, Lipton, Li, Smola, "Dive into Deep Learning"
|
| |
| Diğer Kaynaklar: |
| Martin T. Hagan. Neural Network Design. 2014. ISBN: 9780971732117 |
| |
| Öğretim Yöntem ve Teknikleri: |
| Dersler sınıf ortamında yapılacaktır. Öğrencilerin derslere katılması beklenmektedir. Bu ders önerisi için periyodik olarak laboratuvar saati gerekmemektedir. Öğrenciler, kendilerine güven duydukları herhangi bir OOP programlama dilini/dillerini kullanmakta özgürdürler. |
| |
| Değerlendirme Sistemi: |
| Yöntem | Adet | Katkı (%) |
| Ödev | 2 | %20 |
| Ara sınav | 1 | %20 |
| Proje | 1 | %40 |
| Final sınavı | 1 | %20 |
| |
| Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu? |
| Gerektirmiyor |