Dersin Adı Dersin Seviyesi Dersin Kodu Dersin Tipi Dersin Dönemi Yerel Kredi AKTS Kredisi Ders Bilgileri
YAPAY SİNİR AĞLARI- I İkinci Düzey BİM 501 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 Sanat Tarihi alanında uygulanan araştırma yöntem ve tekniklerini kullanır, kuramsal ve uygulamalı bilgilere sahip olur.
2 Sanat Tarihi alanında yerli/yabancı yazılı ve görsel kaynakları etkin bir şekilde kullanır.
3 Sanat Tarihi alanının ilişkili olduğu disiplinler arası etkileşimi kavrar ve farklı disiplinlerle ortak çalışmalar yürütür.
4 Sanat Tarihi alanında edindiği uzmanlık düzeyindeki kuramsal ve uygulamalı bilgilerle; alanında karşılaşılan sorunları, ileri düzeyde yöntem/teknikler ve bilişim/iletişim teknolojilerini kullanarak çözümler.
5 Alanında edindiği bilgileri farklı disiplin alanlarından gelen bilgilerle bütünleştirerek yorumlar, çözümler ve yeni bilgiler üretir. Alanında edindiği uzmanlık bilgisini, sorun çözme ve uygulama becerilerini kullanarak farklı disiplinlerle ortak çalışmalar yürütür.
6 Alanıyla ilgili uzmanlık gerektiren bir çalışmada bağımsız olarak çalışır. Sorunların çözümlenmesini gerektiren ortamlarda liderlik yapar; kişisel, kurumsal ve ekip çalışmalarını uzmanlık düzeyinde organize eder.
7 Sanat Tarihi alanında edindiği uzmanlığı kullanarak sorumluluğu altındaki kişi ve grupların öğrenmesini yönlendirir. Toplumun kültür-sanat duyarlılığını geliştirir.
8 Sanat Tarihi alanıyla ilgili verileri toplar, yorumlar, uygular. Tarihi-kültürel çevrenin korunmasıyla ilgili çalışmaları, bilimsel, kültürel, sanatsal, toplumsal ve etik değerleri gözeterek denetler ve bu değerleri yayar.
9 Alanında edindiği kuramsal ve uygulamalı uzmanlık düzeyindeki bilgi ve becerileri eleştirel bir yaklaşımla inceler, geliştirir, değerlendirir ve gerektiğinde değiştirmek üzere harekete geçer.
10 Alanında yeni fikirlerin analizini, sentezini ve eleştirel değerlendirmesini yapar. Özgün bir çalışmayı, programı veya projeyi bağımsız olarak zamanında ve istenilen nitelikte gerçekleştirerek ilgili alanda bilimsel çalışmalara katkıda bulunur.
11 Sanat Tarihi alanındaki güncel gelişmeleri ve yürütülen projeleri, nicel ve nitel verilerle destekleyerek alanındaki ve alan dışındaki gruplara iletişim araçlarıyla aktarır. Alanında strateji belirler, politika geliştirir, uygulama aşamalarını planlar ve elde edilen sonuçları paylaşır.
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