| Dersin adı |
Dersin seviyesi |
Dersin kodu |
Dersin tipi |
Dersin dönemi |
Yerel kredi |
AKTS kredisi |
Ders bilgileri |
| YAPAY SİNİR AĞLARI VE HAVACILIK UYGULAMALARI |
İkinci düzey |
SHA 532 |
|
1 |
7.50 |
7.50 |
Yazdır |
|
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.
|
|
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- |
|
|
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, fen ve Mühendislik bilgilerini uygulama becerisi
|
|
|
2- |
Deney tasarlama ve yapma ile deney sonuçlarını yorumlama becerisi
|
|
|
3- |
İstenen gereksinimleri karşılayacak biçimde bir sistemi, parçayı veya süreci tasarımlama
|
|
|
4- |
Disiplinler arası takımlarda çalışabilme becerisi
|
|
|
5- |
Mühendislik problemleri tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi
|
|
|
6- |
Mesleki ve etik sorumluluk bilinci
|
|
|
7- |
İngilizce ve Türkçe etkin iletişim kurma becerisi
|
|
|
8- |
Mühendislik çözümlerinin evrensel ve toplumsal boyutlarda etkinliklerini anlamak için gerekli genişlikte eğitim
|
|
|
9- |
Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci
|
|
|
10- |
Çağın sorunları hakkında bilgi
|
|
|
11- |
Mühendislik uygulamaları için gerekli teknikleri, yetenekleri ve modern araçları kullanma becerisi
|
|
|
12- |
|
|
|
13- |
|
|
|
14- |
|
|
|
15- |
|
|
|
16- |
|
|
|
17- |
|
|
|
18- |
|
|
|
19- |
|
|
|
20- |
|
|
|
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
|
|