Erciyes University - Info Package

Dersin Adı	Dersin Seviyesi	Dersin Kodu	Dersin Tipi	Dersin Dönemi	Yerel Kredi	AKTS Kredisi	Ders Bilgileri
YAPAY SİNİR AĞLARI- I	İkinci Düzey	BİM 501	Seçmeli	1	7.50	7.50	Yazdır

Dersin Tanımı

Ön Koşul Dersleri	Herhangi bir ön koşul yok
Eğitimin Dili	Türkçe
Koordinatör	PROF. DR. ALPER BAŞTÜRK
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı	DOÇ. DR. ALPER BAŞTÜRK
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı	--
Dersin Veriliş Şekli	Yüz yüze
Dersin Amacı	Yapay sinir ağları (YSA), beynin belirli bir işi veya fonksiyonu gerçekleştirme yöntemini/yolunu modellemek için tasarlanan yapılardır. Bu ders, yapay sinir ağları ile ilgili temel bilgiler verir ve uygulama örnekleri sunar.
Dersin Tanımı	Yapay sinir ağları (YSA), beynin belirli bir işi veya fonksiyonu gerçekleştirme yöntemini/yolunu modellemek için tasarlanan yapılardır. Bu ders, yapay sinir ağları ile ilgili temel bilgiler verir ve uygulama örnekleri sunar.

Dersin İçeriği

1	Beynin yapısı, biyolojik ağlar ve sinir sistemi hakkında bilgi
2	Yapay sinir sistemleri: Sinirsel hesaplama, YSA'ların gelişim tarihi. YSA'ların temel kavramları ve modelleri - 1
3	Yapay sinir sistemleri: Sinirsel hesaplama, YSA'ların gelişim tarihi. YSA'ların temel kavramları ve modelleri - 2
4	YSA modelleri, sinirsel süreçleme.
5	Öğrenme ve uyum, sinirağı öğrenme kuralları - 1
6	Öğrenme ve uyum, sinirağı öğrenme kuralları - 2
7	Tek-katmanlı sinir sınıflayıcılar
8	Vize
9	Tek-katmanlı geri beslemeli ağlar
10	Çok katmanlı ileri beslemeli ağlar - 1
11	Çok katmanlı ileri beslemeli ağlar - 2
12	Sinir algoritmaları ve sistemlerinin uygulamaları. Sinir ağlarının gerçeklenmesi - 1
13	Sinir algoritmaları ve sistemlerinin uygulamaları. Sinir ağlarının gerçeklenmesi - 2
14	Matlab uygulamaları
15
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları

1	YSA ile ilgili temelleri kavramak
2	Yapay sinir ağı yapıları
3	YSA öğrenme algoritmaları
4	YSA tasarımında dikkat edilmesi gereken hususlar
5	YSA uygulama alanları
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	Mühendislik çözümlerinin evrensel ve toplumsal boyutlarda etkinliklerini anlamak için gerekli genişlikte eğitim
8	Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci
9	Mühendislik problemlerini tanımlayabilme, çözüm yöntemi geliştirme ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygulama ve geliştirebilme becerisi
10	Çalışmalarını ulusal ve uluslararası ortamlarda yazılı ya da sözlü olarak aktarabilme becerisi
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	2	28
Ödevler	7	5	35
Sunum / Seminer hazırlama	7	1	7
Kısa sınavlar	0	0	0
Ara sınavlara hazırlık	1	20	20
Ara sınavlar	1	2	2
Proje (Yarıyıl ödevi)	0	0	0
Laboratuvar	0	0	0
Arazi çalışması	0	0	0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık	1	20	20
Yarıyıl sonu sınavı	1	2	2
Araştırma	7	5	35
Toplam iş yükü			191
AKTS			7.50

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler

Yarıyıl içi değerlendirme	Sayısı	Katkı Yüzdesi
Ara sınav	1	65
Kısa sınav	7	35
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	S. Haykin. "Neural Networks: A Comprehensive Foundation", (2nd ed.), Prentice Hall PTR, Upper Saddle River, NJ, USA, 2008.
Yardımcı Kaynaklar	E. Öztemel, "Yapay Sinir Ağları", Papatya Yayıncılık, 2008.

Ders İle İlgili Dosyalar