TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Birim | FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ |
| ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ (YL) (İNGİLİZCE) | |
| Kod | EE589 |
| Ad | Introduction to Neural Networks |
| Dönem | 2018-2019 Eğitim-Öğretim Yılı |
| Dönem | Güz |
| Süre (T+U) | 3-0 (T-U) (17 Hafta) |
| AKTS | 6 AKTS |
| Yerel Kredi | 3 Yerel Kredi |
| Eğitim Dil | İngilizce |
| Seviye | Belirsiz |
| Tür | Normal |
| Öğretim Şekli | Yüz Yüze Öğretim |
| Bilgi Paketi Koordinatörü | Doç. Dr. TURGAY İBRİKÇİ |
| Dersin Öğretim Elemanı |
Güncel dönem ders programı henüz yapılmamıştır.
|
Dersin Amacı / Hedefi
Bu ders biyoinformatikte son zamanlarda ortaya çıkan biyolojik soruları ele almak için bilgisayarların, yazılım araçlarının ve veri tabanlarının entegrasyonunu içermektedir. Biyoinformatik yaklaşımlar genellikle büyük veri setleri üreten ana girişimler için kullanılır.
Dersin İçeriği
Bu ders, biyoinformatik problemlerini tarih bağlamında tanıtmayı kapsar. Biyolojideki biyoinformatiğe yol açan gelişmeler, Dizi karşılaştırması, Genom dizilimi, Proteomik
Dersin Ön Koşulu
Kaynaklar
Notlar
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
|---|---|
| ÖÇ01 | Yapay Sinir Ağlarının temel kavramlarının öğrenilmesi |
| ÖÇ02 | Yapay Sinir Ağlarını anlama |
| ÖÇ03 | YSA problemlerinin MATLAB aracılığı ile çözümünü sağlamak |
Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi
| Sıra | Tür | Program Öğrenme Çıktıları | Duzey |
|---|---|---|---|
| PÖÇ01 | - | Elektrik-elektronik mühendisliğinin temellerini oluşturan dalların en az birinde, bilgi düzeyini lisans düzeyinin ötesine çıkararak uzmanlaşabilme. | |
| PÖÇ02 | - | Uzmanlaştığı alanın içerdiği tüm konuların birlikte oluşturduğu bütünlüğü kavrayabilme. | |
| PÖÇ03 | - | Uzmanlaştığı alandaki mevcut bilimsel literatüre hakim olabilme ve takip edebilme | |
| PÖÇ04 | - | Alanının, ilişkili olduğu diğer dallarla olan disiplinlerarası etkileşimini kavrayabilme | |
| PÖÇ05 | - | Kuramsal veya deneysel çalışma yapma becerisine sahip olabilme | |
| PÖÇ06 | - | Araştırma sonucunda edinilen bilgileri derleyerek bütünlüklü bir bilimsel metin oluşturabilme | |
| PÖÇ07 | - | Tez konusu üzerinde, danışmanının belirlediği çerçeve içinde, konunun gerektirdiği mantıksal bütünlüğe uygun olarak, programlı bir şekilde çalışabilme. | |
| PÖÇ08 | - | Bilimsel veri tabanlarında literatür araştırması yapabilme; özelde, veri tabanlarını uygun ve doğru şekilde tarama ve listelenen unsurları değerlendirme, kategorize edebilme. | |
| PÖÇ09 | - | Uzmanlık alanında İngilizce olarak yazılmış bir bilimsel metni rahatlıkla okuyup anlayacak düzeyde İngilizce bilme | |
| PÖÇ10 | - | Uzmanlıştığı konudaki bilgileri, bir sunum formatında derleyip, anlaşılır ve etkin bir şekilde sunabilme. | |
| PÖÇ11 | - | Bildiği bir programlama dilinde genelde belirli bir amaca yönelik, özelde uzmanlık alanı ile ilgili olan bir bilgisayar programı yazabilme | |
| PÖÇ12 | - | Alanı ile ilgili sorunların çözümlenmesini gerektiren ortamlarda yol gösterici olabilme, insiyatif alabilme | |
| PÖÇ13 | - | Uygun bir dil ve tarz ile insanlarla iletişim kurabilme | |
| PÖÇ14 | - | Uzmanlık alanı ile ilgili konularda proje, politika, süreç üretebilme ve bu öğeleri değerlendirme | |
| PÖÇ15 | - | Mevcut araştırma deneyimine dayanarak yeni konularda da araştırma yapabilme |
Haftalık Akış
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
|---|---|---|---|
| 1 | Giriş, Zekanın Temel Kavramları | İnternet Kaynakları | |
| 2 | YSA'ların Temel Kavramları | İnternet Kaynakları | |
| 3 | Temel Modeller ve Öğrenme Kuralları | İnternet Kaynakları | |
| 4 | İleri beslemeli Yapay Sinir Ağları | İnternet Kaynakları | |
| 5 | Perceptron öğrenme Kural | İnternet Kaynakları | |
| 6 | Çok Katmanlı Algılayıcı / Degrade İniş Algoritması | İnternet Kaynakları | |
| 7 | MATLAB ve Yapay Sinir Ağları | İnternet Kaynakları | |
| 8 | Ara Sınav | ||
| 9 | Denetimsiz Öğrenme | İnternet Kaynakları | |
| 10 | Denetimsiz Öğrenme ve Kendi Kendini Düzenleyen Haritalar- SOM | İnternet Kaynakları | |
| 11 | YSA Değerlendirmeleri | İnternet Kaynakları | |
| 12 | Radyal Temel Fonksiyonlar-RBF NN | İnternet Kaynakları | |
| 13 | Destek Vektör Makineleri - SVM | İnternet Kaynakları | |
| 14 | Sunumlar - I | Sunumlar | |
| 15 | Sunumlar - II | Sunumlar | |
| 16 | Yarıyıl Sonu Sınavları | ||
| 17 | Yarıyıl Sonu Sınavları |