TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Birim | FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ |
| ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ (YL) (İNGİLİZCE) | |
| Kod | EE588 |
| Ad | Advanced Topics in Neural Networks |
| Dönem | 2018-2019 Eğitim-Öğretim Yılı |
| Dönem | Bahar |
| 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
Yapay Sinir Ağları dersindeki İlerleme Konusunun amacı, Sinir Ağları dersine giriş bölümünde yer alan materyali genişletmektir ( EE589 ). Grafiksel modellerde kesin ve yaklaşık çıkarım, boyutsallık azaltma ve bileşen analizi yöntemleri, gizli değişken modeller, belge ve sözcük modelleri, zaman serisi modelleri ve derin sinir ağlarından seçilen konu gibi YSA'deki özel konulara odaklanır. Elbette (her öğrenci) sunum ve tartışmalardan oluşacaktır. Öğrenciler tartışmalara, sunumlara ve bir makale veya bir konferans bildirisi olacak projelere katılımlarına göre değerlendirilecektir.
Dersin İçeriği
Araştırma sonuçlarının tartışılması, Parametre Optimizasyon Algoritmaları, Öğrenme ve Genelleme, Bayesian Teknikleri, Karışım Modelleri ve Yapay Sinir Ağları Uygulamaları.
Dersin Ön Koşulu
Kaynaklar
Notlar
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
|---|---|
| ÖÇ01 | Küme ve algoritma verileri, alt sınıflar ve öğrenme modelleri dahil olmak üzere Yapay Sinir Ağları analizindeki anahtar kavramların tanımlarını ayırt etmek |
| ÖÇ02 | Temel Derin öğrenme yapıları |
| ÖÇ03 | Öğrenciler bilimsel bir sunumun İngilizce olarak nasıl yapılandırılacağını öğreneceklerdir. |
| ÖÇ04 | Yapay Sinir Ağları öğrenme sisteminin performansını değerlendirme |
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 | Veriden Öğrenme | Makale ve kitaplardan ilgili konuları okumak | |
| 2 | Katmanlı sinir ağlarıyla öğrenme özellikleri | Makale ve kitaplardan ilgili konuları okumak | |
| 3 | Grafiksel Modeller: Bayes İnanç Ağları | Makale ve kitaplardan ilgili konuları okumak | |
| 4 | Doğrusal olmayan boyutsallık azaltma ve çekirdekleri: öz yapılar, izomalar, lokal olarak doğrusal gömüler | Makale ve kitaplardan ilgili konuları okumak | |
| 5 | Gauss İşlemleri: sınıflandırma | Makale ve kitaplardan ilgili konuları okumak | |
| 6 | Markov Karar İşlemleri | Makale ve kitaplardan ilgili konuları okumak | |
| 7 | Derin Öğrenme Kuramı, Sinir Ağlarının Genelleştirilmesi | Makale ve kitaplardan ilgili konuları okumak | |
| 8 | Ara Sınav | ||
| 9 | Derin Sinir Ağları: Konvolüsyonel sinir ağları | Makale ve kitaplardan ilgili konuları okumak | |
| 10 | Derin Sinir Ağları: Tekrarlayan sinir ağları | Makale ve kitaplardan ilgili konuları okumak | |
| 11 | Konferans makalesi nasıl yazılır | Makale ve kitaplardan ilgili konuları okumak | |
| 12 | Seminerler / Sunumlar | Makale ve kitaplardan ilgili konuları okumak | |
| 13 | Seminerler / Sunumlar | Makale ve kitaplardan ilgili konuları okumak | |
| 14 | Seminerler / Sunumlar | Makale ve kitaplardan ilgili konuları okumak | |
| 15 | Seminerler / Sunumlar | Makale ve kitaplardan ilgili konuları okumak | |
| 16 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Genel Çalışma | |
| 17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Genel Çalışma |