Ders Genel Bilgileri

Ders Kodu AKTS T+U+L Kredi Ders Türü EEM20438 5 3+0 3 Seçmeli Ders Linki (Türkçe) : Kopyala Ders Linki (İngilizce) : Kopyala Dersin Dili Türkçe Dersin Düzeyi Lisans Öğretim Türü Örgün Öğretim Dersin Türü Seçmeli Dersin Amacı Dersin amacı, günümüzde birçok alanda kullanımı gittikçe yaygınlaşan modern yöntemlerden biri olan yapay sinir ağlarının teorisi ve pratikteki uygulamaları hakkında, öğrencileri bilgilendirmektir. Öğrencilerin değişik yapay sinir ağları yapılarını öğrenmeleri ve bunları kendi mühendislik alanlarındaki problemlere rahatlıkla uygulayabilir seviyeye gelmeleri hedeflenmektedir. Dersin İçeriği Biyolojik sinir sistemleri. Yapay Sinir Ağlarının (YSAnın) tanımı. Eğiticili ve eğiticisiz öğrenme. Eğri uydurma. YSA mimarileri. En küçük karesel ortalama öğrenme kuralı. Algılayıcılar. Algılayıcı öğrenme kuralı. Hebbian öğrenme kuralı. Gradyan inmesi öğrenme kuralı. Çok-katmanlı algılayıcı tasarımı. Geriyeyayılım algoritması. Çok-katmanlı algılayıcıların istatistiksel analizi. Radyal taban fonksiyonlu YSA. Kohonenin öz-düzenlemeli haritası. YSAnın Uygulamaları : Beyin modelleme, mühendislik uygulamaları, vs Dersin Ön Koşulları - Dersin Koordinatörü Doç. Dr. Hasan TİRYAKİ Dersi Verenler Doç. Dr. Hasan TİRYAKİ Dersin Yardımcıları - Staj Durumu Yok

Dersin Kaynakları

Kaynaklar 1. Simon Haykin, Neural Networks: A Comprehensive Foundation, 2nd Ed., Prentice Hall, 1999. 2. Kishan Mehrotra, Sanjay Ranka, Chilukuri K. Mohan, Elements of Artificial Neural Networks, MIT Press 1996. Notlar Haykin, Simon.Neural Networks and Learning Machines., Pearson Higher Education, 2009. Ön Hazırlık ve Dokümanlar - Ödev -

Ders Yapısı

Matematik ve Temel Bilimler % 10 Mühendislik Bilimleri % 10 Mühendislik Tasarımı % 20 Sosyal Bilimler % 0 Eğitim Bilimleri % 0 Fen Bilimleri % 0 Sağlık Bilimleri % 0 Alan Bilgisi % 60

Değerlendirme Ölçütleri Yarı Yıl Çalışmaları Sayısı Katkı Ara Sınav 1 % 30 Kısa Sınav 1 % 10 Ödev 0 % 0 Devam 0 % 0 Uygulama 0 % 0 Proje 0 % 0 Yarıyıl Sonu Sınavı 1 % 60 Arazi Çalışması 0 % 0 Atölye Çalışması 0 % 0 Laboratuvar 0 % 0 Sunum/Seminer Hazırlama 0 % 0 Toplam 3 % 100

AKTS Hesaplama İçeriği Etkinlik Sayısı Süresi (Saat) Toplam İş Yükü Ders Süresi 14 3 42 Sınıf Dışı Ç. Süresi 14 3 42 Ödevler 0 0 0 Ara Sınavlar 1 20 20 Yarıyıl Sonu Sınavı 1 30 30 Kısa Sınav 1 10 10   144 | AKTS Kredisi : 5

Ders Konuları

Hafta Konu Öğretim Yöntem ve Teknikleri Ön Hazırlık ve Dokümanlar 1 Oryantasyon Anlatım, beyin fırtınası, soru cevap, problem çözme, kod yazımı, tasarım, sunum Öğretim elemanı ders notu/ders kitabının ilgili bölümü/deney föyü 2 Yapay sinir ağlarına giriş Anlatım, beyin fırtınası, soru cevap, problem çözme, kod yazımı, tasarım, sunum Öğretim elemanı ders notu/ders kitabının ilgili bölümü/deney föyü 3 Yapay sinir ağlarına giriş Anlatım, beyin fırtınası, soru cevap, problem çözme, kod yazımı, tasarım, sunum Öğretim elemanı ders notu/ders kitabının ilgili bölümü/deney föyü 4 Çok katmanlı yapay sinir ağları, eğitme algoritmaları Anlatım, beyin fırtınası, soru cevap, problem çözme, kod yazımı, tasarım, sunum Öğretim elemanı ders notu/ders kitabının ilgili bölümü/deney föyü 5 Çok katmanlı yapay sinir ağları, eğitme algoritmaları Anlatım, beyin fırtınası, soru cevap, problem çözme, kod yazımı, tasarım, sunum Öğretim elemanı ders notu/ders kitabının ilgili bölümü/deney föyü 6 Çok katmanlı yapay sinir ağlarının modelleme ilkeleri ve mühendislikteki uygulamaları Anlatım, beyin fırtınası, soru cevap, problem çözme, kod yazımı, tasarım, sunum Öğretim elemanı ders notu/ders kitabının ilgili bölümü/deney föyü 7 Çok katmanlı yapay sinir ağlarının modelleme ilkeleri ve mühendislikteki uygulamaları Anlatım, beyin fırtınası, soru cevap, problem çözme, kod yazımı, tasarım, sunum Öğretim elemanı ders notu/ders kitabının ilgili bölümü/deney föyü 8 Çok katmanlı yapay sinir ağlarının modelleme ilkeleri ve mühendislikteki uygulamaları Anlatım, beyin fırtınası, soru cevap, problem çözme, kod yazımı, tasarım, sunum Öğretim elemanı ders notu/ders kitabının ilgili bölümü/deney föyü 9 Ara sınav - - 10 Radyal tabanlı yapay sinir ağları Anlatım, beyin fırtınası, soru cevap, problem çözme, kod yazımı, tasarım, sunum Öğretim elemanı ders notu/ders kitabının ilgili bölümü/deney föyü 11 Radyal tabanlı yapay sinir ağları Anlatım, beyin fırtınası, soru cevap, problem çözme, kod yazımı, tasarım, sunum Öğretim elemanı ders notu/ders kitabının ilgili bölümü/deney föyü 12 Radyal tabanlı yapay sinir ağlarının üstünlükleri ve eksiklikleri ve örnek uygulamalar Anlatım, beyin fırtınası, soru cevap, problem çözme, kod yazımı, tasarım, sunum Öğretim elemanı ders notu/ders kitabının ilgili bölümü/deney föyü 13 Radyal tabanlı yapay sinir ağlarının mühendislik uygulamaları Anlatım, beyin fırtınası, soru cevap, problem çözme, kod yazımı, tasarım, sunum Öğretim elemanı ders notu/ders kitabının ilgili bölümü/deney föyü 14 Genelleştirilmiş regresyon yapay sinir ağları Anlatım, beyin fırtınası, soru cevap, problem çözme, kod yazımı, tasarım, sunum Öğretim elemanı ders notu/ders kitabının ilgili bölümü/deney föyü 15 Genelleştirilmiş regresyon yapay sinir ağlarının Mühendislik uygulamaları Anlatım, beyin fırtınası, soru cevap, problem çözme, kod yazımı, tasarım, sunum Öğretim elemanı ders notu/ders kitabının ilgili bölümü/deney föyü

Dersin Öğrenme Çıktıları: Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir:

# Açıklama 1 YSA’nın temellerini kavrayabilme 2 YSA’nın teorik alt yapısını anlayabilme 3 YSA’nın başarımını ölçüp, en iyi sonucu verecek şekilde değişkenlerini ayarlayabilme 4 Uygun YSA modeli seçebilecek yeteneği kazanabilme 5 YSA’nı gerçek mühendislik problemlerini çözmede kullanabilecek donanımı kazanabilme

Dersin Program Çıktılarına Katkısı

P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11 Ö1 3 4 3 4 3 4 4 3 4 4 3 Ö2 3 4 3 3 3 3 3 4 4 4 3 Ö3 3 4 3 3 3 3 3 4 4 4 3 Ö4 4 5 4 5 3 4 2 3 4 3 5 Ö5 4 5 4 5 3 4 2 3 4 4 3

Katkı Düzeyi: 0:Yok     1:Çok Düşük     2:Düşük     3:Orta     4:Yüksek     5:Çok Yüksek