Dersin Adı Dersin Seviyesi Dersin Kodu Dersin Tipi Dersin Dönemi Yerel Kredi AKTS Kredisi Ders Bilgileri
OPTİMİZASYON ALGORİTMALARININ DERİN ÖĞRENME TEKNİKLERİ İLE UYGULANMASI İkinci Düzey BİM 541 1 7.50 7.50 Yazdır
   
Dersin Tanımı
Ön Koşul Dersleri -
Eğitimin Dili Türkçe
Koordinatör DR. ÖĞR. ÜYESİ TAYYİP ÖZCAN
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı Dr. Öğr. Üyesi Tayyip ÖZCAN
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı -
Dersin Veriliş Şekli Yüzyüze
Dersin Amacı Derin öğrenme algoritmalarının optimizasyon algoritmaları kullanılarak performans artırımının gerçekleştirilmesi
Dersin Tanımı Derin öğrenme teknikleri ile sınıflandırma çalışmalarının gerçekleştirilmesi sağlanacaktır. Kullanılan derin öğrenme yöntemlerinin klasik ve sezgisel yöntemlerle iyileştirilmesi hedeflenecektir.

Dersin İçeriği
1 Yapay zeka nedir? Kullanım alanları nelerdir?
2 Bilgisayarlı görme ve derin öğrenme nedir?
3 Derin öğrenme ile bilgisayarlı görü çalışmaları
4 Evrişimli sinir ağları ve otokodlayıcılar
5 Evrişimli sinir ağları ile görüntü sınıflandırma uygulaması
6 Otokodlayıcılar ile görüntü sınıflandırma uygulaması
7 Optimizasyon algoritmaları
8 Derin öğrenme yaklaşımları hiperparametreleri
9 Hiperparametre optimizasyonu
10 Optimize edilmiş evrişimli sinir ağları ile görüntü sınıflandırma uygulaması
11 Optimize edilmiş otokodlayıcılar ile görüntü sınıflandırma uygulaması
12 Öğrenci proje sunumları
13 Öğrenci proje sunumları
14 Öğrenci proje sunumları
15
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları
1 Yapay zeka ve derin öğrenme çalışmaları hakkında bilgi sahibi olur.
2 Evrişimli sinir ağları ve uygulamaları hakkında bilgi sahibi olur.
3 Otokodlayıcılar ve uygulamaları hakkında bilgi sahibi olur.
4 Optimizasyon algoritmaları hakkında bilgi sahibi olur.
5 Derin öğrenme yaklaşımlarının performans iyileştirilmesi kabiliyeti kazanır.
6 Proje geliştirme kabiliyeti kazanır.
7
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi
1 Elektrik-elektronik mühendisliği alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye derinlemesine ulaşabilme, bilgiyi değerlendirme, yorumlama ve uygulama becerisine sahip olur.
2 Sınırlı verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle aynı veya farklı disiplinlere ait bilgileri bütünleştirebilme becerisine sahip olur.
3 Mühendislik problemlerini tanımlayabilme, çözüm yöntemi geliştirme ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygulama ve geliştirebilme becerisine sahip olur.
4 Analitik, modelleme ve deneysel esaslı süreçleri tasarlama ve uygulama becerisi kazanır ve bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları analiz etme ve yorumlama becerisine sahip olur.
5 Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamaları hakkında bilgi sahibi olur ve gerektiğinde bunları kullanma becerisi kazanır.
6 Verilerin toplanması ve yorumlanması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir.
7 Çalışmalarını ulusal ve uluslararası ortamlarda yazılı ya da sözlü olarak aktarabilme becerisine sahip olur.
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) 7 2 14
Ödevler 1 10 10
Sunum / Seminer hazırlama 1 10 10
Kısa sınavlar 0 0 0
Ara sınavlara hazırlık 0 0 0
Ara sınavlar 0 0 0
Proje (Yarıyıl ödevi) 2 20 40
Laboratuvar 5 5 25
Arazi çalışması 0 0 0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık 0 0 0
Yarıyıl sonu sınavı 0 0 0
Araştırma 5 10 50
Toplam iş yükü     191
AKTS     7.50

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
Yarıyıl içi değerlendirme Sayısı Katkı Yüzdesi
Ara sınav 0 0
Kısa sınav 0 0
Ödev 1 100
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 Literatürdeki Yayınlar
Yardımcı Kaynaklar Literatürdeki Yayınlar

Ders İle İlgili Dosyalar