Dersin Adı Dersin Seviyesi Dersin Kodu Dersin Tipi Dersin Dönemi Yerel Kredi AKTS Kredisi Ders Bilgileri
DERİN ÖĞRENMEYE GİRİŞ Birinci Düzey TTY 309 Seçmeli 5 3.00 3.00 Yazdır
   
Dersin Tanımı
Ön Koşul Dersleri Yok
Eğitimin Dili Türkçe
Koordinatör DOÇ. DR. METE ÇELİK
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı DOÇ. DR. METE ÇELİK
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı Yok
Dersin Veriliş Şekli Yüz Yüze
Dersin Amacı Derin öğrenme tekniklerinin teorisinin, kodlanmasının ve uygulanmasının öğrenmesi, hangi problem için hangi derin öğrenme modelinin uygulanacağının belirlenmesi, derin öğrenme modellerinin eğitilmesi ve optimizasyonu ve derin öğrenme araçlarının kullanılması işlemlerinin sağlanmasıdır.
Dersin Tanımı Derin öğrenmeye giriş, çeşitli derin öğrenme modelleri ve uygulamaları ve derin öğrenme modellerinin hiperparametre optimizasyonu.

Dersin İçeriği
1 Derin öğrenmeye giriş
2 Makine öğrenmesinin temelleri
3 Yapay sinir ağları
4 Derin öğrenme mimarileri
5 Derin öğrenme stratejileri
6 Evrişimsel sinir ağları
7 Evrişimsel sinir ağları uygulamaları
8 Yinelemeli sinir ağları ve uygulamaları
9 Uzun-kısa bellek modelleri ve uygulamaları
10 Üretici sinir ağları ve uygulamaları
11 Diğer derin öğrenme modelleri
12 Derin öğrenme modellerinin hiper parametre optimizasyonu
13 Diğer derin öğrenme konuları
14 -
15 -
16 -
17 -
18 -
19 -
20 -

Dersin Öğrenme Çıktıları
1 Deep Learning alanındaki temel kavramları, yöntemleri ve yapay sinir ağı yapılarını açıklayabilme. (PÇ7)
2 Evrişimsel sinir ağları, yinelemeli sinir ağları ve uzun-kısa bellek modellerini farklı problem türlerinde uygulayabilme. (PÇ7)
3 Derin öğrenme modellerinin eğitim, test ve performans değerlendirme süreçlerini gerçekleştirebilme. (PÇ7)
4 Hiper parametre optimizasyon yöntemlerini kullanarak derin öğrenme modellerinin başarımını artırabilme. (PÇ7)
5 Görüntü işleme, sınıflandırma, tahmin ve üretici modeller gibi alanlarda uygun derin öğrenme çözümleri geliştirebilme. (PÇ7)
6 -
7 -
8 -
9 -
10 -

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi
1 PÇ1.1. Matematik, fen bilimleri ve bilgisayarla hesaplama gibi konularda yeterli bilgi birikimi kazanma (PEA1, PEA2)
2 PÇ1.2. Matematik, fen bilimleri ve bilgisayarla hesaplama ilgili bilgileri karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilme (PEA1, PEA2)
3 PÇ1.3. Tekstil mühendisliğine özgü konularda yeterli bilgi birikimi kazanabilme ve karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi (PEA1, PEA2)
4 PÇ2. Temel bilim, matematik ve tekstil mühendisliği bilgilerini kullanarak karmaşık mühendislik problemlerini BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçlarını gözeterek tanımlama, formüle etme ve analiz becerisi (PEA1, PEA2, PEA3)
5 PÇ3. 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 (PEA1, PEA3)
6 PÇ4.1. Karmaşık mühendislik problemlerinin analizi ve çözümüne yönelik uygun teknikleri, kaynakları ve modern mühendislik sınırlamalarının da farkında olarak seçme ve kullanma becerisi (PEA1, PEA2, PEA3)
7 PÇ4.2. Karmaşık mühendislik problemlerinin analizi ve çözümüne yönelik, tahmin ve modelleme de dahil olmak üzere bilişim araçlarını, sınırlamalarının da farkında olarak seçme ve kullanma becerisi. (PEA1, PEA2, PEA3)
8 PÇ5.1. Mühendislik problemlerinin incelenmesi için literatür araştırması yapma becerisi (PEA2, PEA3)
9 PÇ5.2. Deney tasarlama ve veri toplama becerisi (PEA1, PEA2, PEA3)
10 PÇ5.3. Deney yapma, sonuçlarını analiz etme ve yorumlama becerisi (PEA1, PEA2, PEA3)
11 PÇ6.1. Mühendislik uygulamalarının BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları* kapsamında, topluma, sağlık ve güvenliğe, ekonomiye, sürdürülebilirlik ve çevreye etkileri hakkında bilgi edinme (PEA1, PEA3)
12 PÇ6.2. Mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık (PEA1, PEA3)
13 PÇ7.Mühendislik meslek ilkelerine uygun davranma, etik sorumluluk hakkında bilgi edinme ve farkındalık kazanma (PEA1, PEA3)
14 PÇ8.1. Disiplin içi, bireysel ve takım içinde etkin çalışma becerisi (PEA1, PEA2, PEA3)
15 PÇ8.2. Çok disiplinli takımlarda etkin çalışma becerisi (PEA1, PEA2, PEA3)
16 PÇ9. Teknik konularda sözlü, yazılı etkin iletişim kurma becerisi (PEA1, PEA2, PEA3)
17 PÇ10.1. Proje yönetimi ve ekonomik yapılabilirlik analizi gibi iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi (PEA1, PEA3)
18 PÇ10.2. Girişimcilik ve yenilikçilik hakkında farkındalık (PEA1, PEA3)
19 PÇ11. Bağımsız ve sürekli öğrenebilme, yeni ve gelişmekte olan teknolojilere uyum sağlayabilme ve teknolojik değişimlerle ilgili sorgulayıcı düşünebilmeyi kapsayan yaşam boyu öğrenme becerisi (PEA1, PEA2, PEA3)
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 2 28
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme) 10 2 20
Ödevler 0 0 0
Sunum / Seminer hazırlama 0 0 0
Kısa sınavlar 0 0 0
Ara sınavlara hazırlık 1 10 10
Ara sınavlar 1 8 8
Proje (Yarıyıl ödevi) 1 5 5
Laboratuvar 0 0 0
Arazi çalışması 0 0 0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık 1 5 5
Yarıyıl sonu sınavı 1 5 5
Araştırma 0 0 0
Toplam iş yükü     81
AKTS     3.00

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
Yarıyıl içi değerlendirme Sayısı Katkı Yüzdesi
Ara sınav 1 40
Kısa sınav 0 0
Ödev 0 0
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 Notu
Yardımcı Kaynaklar Yok

Ders İle İlgili Dosyalar