TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Kod | CEN402 |
| Ad | Artificial Neural Networks |
| Dönem | 2024-2025 Eğitim-Öğretim Yılı |
| Yarıyıl | 8. Yarıyıl |
| Süre (T+U) | 3-0 (T-U) (17 Hafta) |
| AKTS | 6 AKTS |
| Yerel Kredi | 3 Yerel Kredi |
| Eğitim Dil | İngilizce |
| Seviye | Lisans Dersi |
| Tür | Normal |
| Öğretim Şekli | Yüz Yüze Öğretim |
| Bilgi Paketi Koordinatörü | Doç. Dr. FATİH ABUT |
| Dersin Öğretim Elemanı |
Güncel dönem ders programı henüz yapılmamıştır. |
Dersin Amacı / Hedefi
Biyolojik sinir hücresinin matematiksel modeli üzerine kurulu yapay sinir ağlarını mühendislik problemlerini modellemek ve çözmek için kullanabilme becerisi edinme
Dersin İçeriği
Yapay Sinir Ağlarının tarıhi, Temel yapay sinir Ağları, İstatistiksel Örüntü tanıma, sınıflandırma, tek katmanlı ağlar, Çok katmanlı ağlar-Hatayı Geriye Yayma Modeli, Radyal Tabanlı Fonksiyonlar, Hata fonksiyonları.
Dersin Ön Koşulu
Ön koşul bulunmamaktadır.
Kaynaklar
Neural Networks, S. Haykin, Prenctice Hall, Second Edition, 1999.
Notlar
Neural Networks, S. Haykin, Prenctice Hall, Second Edition, 1999.
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
|---|---|
| ÖÇ01 | Yapay sinir ağları için gerekli matematiksel tabanı kavramak |
| ÖÇ02 | Biyolojik hücrenin matematiksel olarak modellenmesini anlamak |
| ÖÇ03 | Çok katmanlı Perceptron ağını yazılım ortamında gerçekleyip mühendislik problemlerine uygulamak |
| ÖÇ04 | Radial Tabanlı ağ yazılımı geliştirmek |
Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi
| Sıra | Tür | Program Öğrenme Çıktıları | Duzey |
|---|---|---|---|
| PÖÇ01 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi. | 3 |
| PÖÇ02 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Karmaşık mühendislik problemlerini tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. | 3 |
| PÖÇ03 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. | 4 |
| PÖÇ04 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. | 3 |
| PÖÇ05 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi. | 4 |
| PÖÇ06 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi. | 2 |
| PÖÇ07 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi. | 2 |
| PÖÇ08 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği konusunda farkındalık; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi. | 3 |
| PÖÇ09 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk ve mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi. | 4 |
| PÖÇ10 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi. | 4 |
| PÖÇ11 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık. | 3 |
Haftalık Akış
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
|---|---|---|---|
| 1 | Eğim düşümü ve yükselimi yöntemleri ve mühendislik problemlerine uygulanışları | Kitabın ilgili bölümünün okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösteri |
| 2 | Biyolojik ve yapay sinir hücreleri, yapay sinir hücresi modelleri | Kitabın ilgili bölümünün okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösteri |
| 3 | Eğiticili öğrenme algoritmaları: Perceptron öğrenmesi | Kitabın ilgili bölümünün okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 4 | Temel Ağ topolojileri ve Çok katmanlı Perceptron ağı (MLP) | Kitabın ilgili bölümünün okunması Ödev 1 | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 5 | Hata geriye yayılımlı öğrenme | Kitabın ilgili bölümünün okunması Ödev 2 | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 6 | Radyal tabanlı fonksiyon ağı (RBF) | Kitabın ilgili bölümünün okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 7 | Genelleştirilmiş Regresyon Ağı (GRNN) | Ders notlarının okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 8 | Ara Sınav | Kitabın ilgili bölümünün okunması Ödev 3 | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
| 9 | Olasılıksal Yapay Sinir Ağı (PNN) | Kitabın ilgili bölümünün okunması Ödev 4 | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 10 | Eğiticisiz Öğrenme ve Hamming Ağı | Kitabın ilgili bölümünün okunması Ödev 5 | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 11 | Mexica Şapkası ve MaxNet ağları | Kitabın ilgili bölümünün okunması Ödev 6 | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 12 | Öğrenen Vektör Quantalama (LVQ) | Kitabın ilgili bölümünün okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 13 | Kendini İnşa eden Harita ağı (SOM) | Kitabın ilgili bölümünün okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 14 | Adaptif Rezonans Teori Sinir Ağları | Kitabın ilgili bölümünün okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 15 | Temel Bileşen Analizi | Kitabın ilgili bölümünün okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 16 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Ders notlarının gözden geçirilmesi | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
| 17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Ders notlarının gözden geçirilmesi | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
Öğrenci İş Yükü - AKTS
| Çalışmalar | Sayısı | Süresi (Saat) | İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ders (Sınav haftaları dahil değildir) | 14 | 3 | 42 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) | 14 | 5 | 70 |
| Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ödev, Proje, Diğer | 0 | 0 | 0 |
| Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) | 1 | 15 | 15 |
| Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı | 1 | 30 | 30 |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 157 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (s) | 6,28 | ||
| AKTS | 6 AKTS | ||