Dersin Adı Dersin Seviyesi Dersin Kodu Dersin Tipi Dersin Dönemi Yerel Kredi AKTS Kredisi Ders Bilgileri
YAPAY SİNİR AĞLARI Birinci Düzey ENM 532 1 7.50 7.50 Yazdır
   
Dersin Tanımı
Ön Koşul Dersleri -
Eğitimin Dili Türkçe
Koordinatör PROF. DR. BANU SOYLU
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı PROF. DR. BANU SOYLU
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı -
Dersin Veriliş Şekli Sınıf veya bilgisayar laboratuvarı
Dersin Amacı Bu dersin amacı yapay öğrenme tekniklerinden biri olan yapay sinir ağlarının çalışma prensiplerini öğrenmek, yapay sinir ağlarını eğitebilmek ve uygulamalar yapmaktır
Dersin Tanımı Yapay Sinir Ağı mimarisinin oluşturulması ve bu mimarinin elemanlarının çalışma prensibinin kavranması. Güncel yapay sinir ağı mimarilerinin incelenmesi ve Python vb. programlama dilleri kullanılarak uygulamalar yapılmasıdır.

Dersin İçeriği
1 Öğrenme süreci. Yapay sinir ağı nedir?
2 Öğrenme yöntemleri (learning algorithms)
3 Regresyon kullanarak model oluşturma
4 Perceptron kavramı, tek katmanlı algılayıcılar, basit algılayıcı modeli, ADALINE, MADALINE.
5 Yapay sinir ağları ile eğitme ve modelleme
6 Geriye yayılma algoritması (Backpropogation algorithm)
7 YSA kodlama uygulamaları
8 Derin öğrenme (Deep learning)
9 Vize
10 Convolutional yapay sinir ağları (CNN)
11 Recurrent yapay sinir ağları ve long-short term memory (LSTM) ağları
12 Yapay sinir ağları ile eğitme ve modelleme: Danışmansız eğitim (Unsupervised learning), self organizing map (SOM)
13 Yapay sinir ağları ile eğitme ve modelleme: Yarı danışmanlı eğitim (Semi-spervised learning)
14 Auto-encoder
15 Proje teslimi
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları
1 Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrencilerin yapay öğrenme konusunda bilgi sahibi olması, bir eğitim veri seti üzerinde bir yapay sinir ağı oluşturabilmesi ve Matlab, Python, R vb. programlama dillerini kullanarak uygulama yapabilme becerilerinin artması beklenmektedir.
2 Öğrencilerin ileri araştırmalarda kullanılan YSA modellerini kavrayabilme yeteneklerinin artması beklenmektedir.
3 Öğrencilerin supervised, unsupervised ve semi-supervised learning kavramları arasındaki farkı anlayabilme becerilerinin artması beklenmektedir
4 Öğrencilerin YSA mimarisi kurma ve test etme becerilerinin artması beklenmektedir.
5 öğrencilerin bir eğitim veri seti üzerinde bir yapay sinir ağı oluşturabilmesi ve Matlab, Python, R vb. programlama dillerini kullanarak uygulama yapabilme becerilerinin artması beklenmektedir.
6 Öğrencilerin ileri araştırmalarda kullanılan YSA modellerini kavrayabilme yeteneklerinin artması beklenmektedir.
7
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi
1 İnsan vücudunun temel yapısı, organ ve sistemlerine ait tanım ve terimleri, yerleşimleri, komşulukları ve işleyişleri bilir.
2 Sağlığın korunması, sistemlere ait hastalıklar ve ilk yardım bilgisine sahiptir.
3 İntravenöz girişim yapar ve bakanlıkça belirlenen acil ilaçları ve sıvıları kullanır.
4 Temel -ileri hava yolu ve oksijen uygulamaları, endotrakeal entübasyon uygulamasını yapar.
5 Hasta/yaralıyı değerlendirir ve sorununu saptar. Hastanın nakil için hazır hale gelmesini ve uygun taşıma teknikleri ile hastanın naklini sağlar.
6 Travma stabilizasyonu, kırık, çıkık ve burkulmalarda stabilizasyonu sağlar. Yara kapatma ve basit kanama kotrolünü yapar.
7 EKG çekimi ve ritim değerlendirmesi yapar.
8 Monitörizasyon ve defibrilasyon. uygulaması yapar.
9 Temel yaşam desteği protokollerini uygular. Acil doğum durumunda doğum eylemine yardımcı olur.
10 Ambulansı teknik, tıbbi araç-gereç ve malzeme yönünden kullanıma hazır halde bulundurur, zorunlu hallerde ambulansta sürücülük görevi yapar.
11 Görevinin tüm aşamalarında haberleşme ağını doğru ve hızlı bir biçimde kullanır. Olay yeri, araç ve sürüş güvenliği konusunda gerekli tedbirleri alır. Sağlığı koruma ve güvenlik önlemlerini uygular.
12 Birey ve halk sağlığı, iş güvenliği ve çevre koruma konularında yeterli bilince sahiptir.
13 Alanıyla ilgili konularda bilişim ve iletişim teknolojilerini kullanır ve mesleki bilgilerini yazılı ve sözlü iletişim yoluyla aktarır.
14 Bir yabancı dilde temel düzeyde iletişim kurar ve mesleki uygulamalarda kullanır.
15 Alanı ile ilgili bilgi, beceri ve yetkinlikleri yaşam boyu öğrenme bilinciyle güncelleyip kendini kişisel ve mesleki olarak geliştirir.
16 Alanıyla ilgili temel mesleki yasal mevzuatı anlar. Sosyal, kültürel ve hukuksal hak ve sorumluluklara uygun hareket eder.
17 Kalite yönetimi ve süreçlerine katılır.
18 Diğer sağlık disiplinleri ile çalışır.
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 13 3 39
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme) 13 3 39
Ödevler 1 10 10
Sunum / Seminer hazırlama 0 0 0
Kısa sınavlar 0 0 0
Ara sınavlara hazırlık 1 20 20
Ara sınavlar 1 3 3
Proje (Yarıyıl ödevi) 1 35 35
Laboratuvar 1 3 3
Arazi çalışması 0 0 0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık 1 20 20
Yarıyıl sonu sınavı 1 3 3
Araştırma 1 10 10
Toplam iş yükü     182
AKTS     7.50

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
Yarıyıl içi değerlendirme Sayısı Katkı Yüzdesi
Ara sınav 1 20
Kısa sınav 0 0
Ödev 1 20
Yarıyıl içi toplam   40
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı   40
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı   60
Genel toplam   100

Önerilen Veya Zorunlu Okuma Materyalleri
Ders kitabı Ders notları
Yardımcı Kaynaklar -

Ders İle İlgili Dosyalar