Erciyes University - Info Package

Dersin Adı	Dersin Seviyesi	Dersin Kodu	Dersin Tipi	Dersin Dönemi	Yerel Kredi	AKTS Kredisi	Ders Bilgileri
BİYOMEDİKAL MÜHENDİSLİĞİNDE YAPAY SİNİR AĞLARI	Üçüncü Düzey	BMM 510		1	7.50	7.50	Yazdır

Dersin Tanımı

Ön Koşul Dersleri	-
Eğitimin Dili	Türkçe
Koordinatör
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı	Doç. Dr. Ayşegül GÜVEN
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı	-
Dersin Veriliş Şekli	Örgün (Face to face)
Dersin Amacı	Öğrencilere yapay sinir ağları konusunda derin bilgi kazandırılarak yöntemi kendi alanlarına uygulayabilmelerinin sağlanması.
Dersin Tanımı	-

Dersin İçeriği

1	Biyolojik ve yapay nöronlar
2	Nöron katmanları ve bağlantıları.
3	Öğrenme metodları.
4	Öğrenme metodları.
5	Sinir ağı modelleri ve sınıflandırma
6	İleri beslemeli ağlar.
7	Geri beslemeli ağlar
8	Danışmanlı ve danışmansız öğrenme
9	Sinir ağı dizaynı ve veri seti hazırlama
10	Biyomedikalde yapay sinir ağı uygulamaları
11	Biyomedikalde yapay sinir ağı uygulamaları
12	Biyomedikalde yapay sinir ağı uygulamaları
13	Biyomedikalde yapay sinir ağı uygulamaları
14	Biyomedikalde yapay sinir ağı uygulamaları
15
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları

1	İstenen gereksinimleri karşılayacak biçimde bir sistemi, parçayı ya da süreci tasarlama becerisi
2	Mühendislik problemlerini tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi
3	Mühendislik uygulamaları için gerekli olan teknikleri ve modern araçları kullanma becerisi
4	Temel YSA yapılarını inceleme
5	Literatür takibi yapabilme
6	--
7
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
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 İş Yükü

	Sayısı	Süresi (saat)	Sayı*Süre (saat)
Yüz yüze eğitim	14	3	42
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme)	14	1	14
Ödevler	4	10	40
Sunum / Seminer hazırlama	2	12	24
Kısa sınavlar	0	0	0
Ara sınavlara hazırlık	1	15	15
Ara sınavlar	1	3	3
Proje (Yarıyıl ödevi)	0	0	0
Laboratuvar	0	0	0
Arazi çalışması	0	0	0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık	1	17	17
Yarıyıl sonu sınavı	1	3	3
Araştırma	4	7	28
Toplam iş yükü			186
AKTS			7.50

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler

Yarıyıl içi değerlendirme	Sayısı	Katkı Yüzdesi
Ara sınav	1	50
Kısa sınav	0	0
Ödev	1	50
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	Lisboa, P.J.G., Ifeachor, E.C., Szczepaniak, P.S., Artificial Neural Networks in Biomedicine, Springer, London-UK, 2000.
Yardımcı Kaynaklar	Simon Haykin. Neural Networks: A Comprehensive Foundation. Prentice Hall, 2nd edition, 1999

Ders İle İlgili Dosyalar