Giriş | English

Lisans > Eğitim Fakültesi > İlköğretim Matematik Öğretmenliği > YAPAY SİNİR AĞLARI VE HAVACILIK UYGULAMALARI
 
Dersin adı Dersin seviyesi Dersin kodu Dersin tipi Dersin dönemi Yerel kredi AKTS kredisi Ders bilgileri
YAPAY SİNİR AĞLARI VE HAVACILIK UYGULAMALARI Birinci düzey SHA 532 1 7.50 7.50 Yazdır
   
Dersin tanımı
Ön koşul dersleri -
Eğitimin dili TÜRKÇE
Koordinatör PROF. DR. İLKE TÜRKMEN
Dersi veren öğretim eleman(lar)ı DOÇ. DR. İLKE TÜRKMEN
Yardımcı öğretim eleman(lar)ı -
Dersin veriliş şekli DERS SINIF ORTAMINDA BİLGİSAYAR SUNUMLARI İLE ANLATILIR.
Dersin amacı YAPAY SİNİR AĞLARI İLE İLGİLİ TEMEL KAVRAMLARI ANLATMAK. HAVACILIKLA İLGİLİ PROBLEMLERİN ÇÖZÜMÜNDE YSA'YI KULLANABİLME YÖNTEMLERİNİ GÖSTERMEK.
Dersin tanımı BU DERS YAPAY SİNİR AĞLARI İLE İLGİLİ TEMEL BİLGİLERİ VE YAPAY SİNİR AĞLARININ HAVACILIK PROBLEMLERİNE UYGULAMALARINI KAPSAMAKTADIR.

Dersin içeriği
1- Sinir ağlarına giriş ve tarihçesi, yapay sinir ağları.
2- Tek katmanlı algılayıcılar, Hebbian öğrenme, eğimli azalan öğrenme, genel delta kuralı.
3- Çok katmanlı algılayıcılarda öğrenme
4- Geri besleme, momentle öğrenme, birleşik eğimli öğrenme
5- Önyargı ve değişkenlik, alt-yerleştirme ve üst-yerleştirme, genelleştirmeyi geliştirme
6- Çok katmanlı algılayıcı uygulamaları
7- Çok katmanlı algılayıcı uygulamaları
8- Çok katmanlı algılayıcı uygulamaları
9- Radyal tabanlı fonksiyon ağları,
10- Kendini organize eden sistemlere giriş
11- Yapay sinir ağlarının havacılıkla ilgili çeşitli problemlere uygulanması ve avantajları.
12- Yapay sinir ağlarının havacılıkla ilgili çeşitli problemlere uygulanması ve avantajları.
13- Yapay sinir ağlarının havacılıkla ilgili çeşitli problemlere uygulanması ve avantajları.
14- Yapay sinir ağlarının havacılıkla ilgili çeşitli problemlere uygulanması ve avantajları.
15-
16-
17-
18-
19-
20-

Dersin öğrenme çıktıları
1- Yapay sinir ağlarının yapısı ve çeşitleri hakkında temel bilgiye sahip olmak
2- Yapay sinir ağlarını havacılıkla ilgili problemlerde kullanabilmek
3- -
4- -
5- -
6- -
7-
8-
9-
10-

*Dersin program yeterliliklerine katkı seviyesi
1- Matematik ve matematik eğitimi ile ilgili temel kavramları ve bu kavramlar arası ilişkileri kavrar.
2- Bilginin doğası, kaynağı, sınırları, doğruluğu, güvenirliği ve geçerliğinin değerlendirilmesi ile bilimsel bilginin üretim yöntemleri hakkında bilgi sahibidir.
3- Öğrencilerin farklı matematik öğrenme alanlarına özgü öğrenme özellikleri ve öğrenme güçlükleri bilgisine sahiptir; bu bilgileri sınıf içi uygulamalarında kullanır.
4- Ulusal ve uluslararası eğitim sistemlerinin psikolojik, felsefi ve sosyolojik temelleri ile tarihsel gelişimleri hakkında bilgi sahibidir.
5- Atatürk ilke ve inkılâplarının önemini benimser; insan hakları, demokrasi ve mesleki etik gibi evrensel değerler ve normlara saygılı davranır.
6- Alanıyla ilgili güncel kuramsal ve uygulamalı bilgileri takip eder; farklı bağlamlarda ortaya çıkan matematik öğrenme/öğretme olay ve olgularını modeller, doğru ve sistematik olarak yorumlar ve değerlendirir.
7- Matematik eğitimiyle ilgili güncel sorunları fark eder, doğru ve yanlış uygulamaları ayırt eder, iyi uygulama örneklerini sözlü ve yazılı olarak ifade eder.
8- Öğrencilerin gelişim özelliklerini, bireysel farklılıklarını, özel gereksinimlerini dikkate alarak ve etkili sınıf yönetimi becerilerini kullanarak amaca uygun öğrenme ortamları oluşturur ve ders materyalleri geliştirir.
9- Matematik öğretim programları, öğretim yöntem, strateji ve teknikleri ile süreç ve sonuç değerlendirme bilgi ve becerisine sahiptir.
10- Bireysel ve grup etkinliklerini (ders planı, sosyal faaliyet, proje, vb.) planlar, yürütür, değerlendirir ve öz-düzenlemeler yapar.
11- Kendini sürekli geliştirme ve yenilemeye karşı olumlu bir tutum sergiler, yaşam boyu öğrenmenin önemini bilir, kişisel ve mesleki gelişimi için gereksinimlerini belirler ve zayıf olduğu alanlarda kendini geliştirir.
12- Çalıştığı kurumun kalite süreçlerine uygun davranır ve kalitenin sürdürülebilmesi için kişisel ve kurumsal etkileşim kurar.
13- Ulusal ve uluslararası gündemi takip eder; güncel problemler için çözüm önerileri geliştirir ve toplumla paylaşır.
14- Alanıyla ilgili sözlü ve yazılı iletişim becerilerini etkin bir şekilde kullanır.
15- Matematik ve matematik eğitimi ile ilgili edindiği bilgi ve becerileri eleştirel bir yaklaşımla değerlendirir.
16- Sanatsal, sosyal ve kültürel etkinliklere aktif olarak katılır.
17- Çevreye karşı duyarlıdır ve çevreyi koruma bilincinde öğrenciler yetiştirir.
18- Alanı ile ilgili gelişmeleri takip edebilecek düzeyde yabancı dil kullanma bilgi ve becerisine sahiptir.
19- Alanı ile ilgili gelişmeleri takip edebilecek ve mesleki uygulamaları yürütebilecek düzeyde bilişim teknolojileri bilgisine ve uygulama becerisine sahiptir.
20- Mesleği ile ilgili yasal mevzuatı bilir ve öğretmenlik mesleğinin gerektirdiği tutum, tavır ve davranışları ile topluma örnek olur.
21-
22-
23-
24-
25-
26-
27-
28-
29-
30-
31-
32-
33-
34-
35-
36-
37-
38-
39-
40-
41-
42-
43-
44-
45-
Yıldızların sayısı 1’den (en az) 5’e (en fazla) kadar katkı seviyesini ifade eder

Planlanan öğretim faaliyetleri, öğretme metodları ve AKTS iş yükü
  Sayısı Süresi (saat) Sayı*Süre (saat)
Yüz yüze eğitim 14 3 42
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme) 10 5 50
Ödevler 3 5 15
Sunum / Seminer hazırlama 2 5 10
Kısa sınavlar 0 0 0
Ara sınavlara hazırlık 1 10 10
Ara sınavlar 1 2 2
Proje (Yarıyıl ödevi) 2 10 20
Laboratuvar 0 0 0
Arazi çalışması 0 0 0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık 1 10 10
Yarıyıl sonu sınavı 1 2 2
Araştırma 5 5 25
Toplam iş yükü     186
AKTS     7.50

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
Yarıyıl içi değerlendirme Sayısı Katkı Yüzdesi
Ara sınav 1 100
Kısa sınav 0 0
Ödev 0 0
Yarıyıl içi toplam   100
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı   40
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı   60
Genel toplam   100

Önerilen veya zorunlu okuma materyalleri
Ders kitabı 1. S. Haykin, Neural Networks and Learning Machines, Pearson Education, 3rd Ed., 2009, ISBN13 9780131293762 ISBN10 0131293761 2. J. M. Zurada, Int. To Artificial Neural Systems, West Publishing Company, 1992 ISBN 053495460X, 9780534954604.
Yardımcı Kaynaklar 1. S. Haykin, Neural Networks and Learning Machines, Pearson Education, 3rd Ed., 2009, ISBN13 9780131293762 ISBN10 0131293761

Ders ile ilgili dosyalar