Giriş | English

Yüksek Lisans > Fen Bilimleri Enstitüsü > Biyomedikal Mühendisliği (y.l.) > BİYOMEDİKAL MÜHENDİSLİĞİNDE YAPAY SİNİR AĞLARI
 
Dersin adı Dersin seviyesi Dersin kodu Dersin tipi Dersin dönemi Yerel kredi AKTS kredisi Ders bilgileri
BİYOMEDİKAL MÜHENDİSLİĞİNDE YAPAY SİNİR AĞLARI İkinci düzey BMM 510 Seçmeli 2 7.50 7.50 Yazdır
   
Dersin tanımı
Ön koşul dersleri -
Eğitimin dili Türkçe
Koordinatör PROF. DR. AYŞEGÜL GÜVEN
Dersi veren öğretim eleman(lar)ı Doç. Dr. Ayşegül GÜVEN
Yardımcı öğretim eleman(lar)ı -
Dersin veriliş şekli Örgün (Face to face)
Dersin amacı Öğrencilere yapay sinir ağları konusunda derin bilgi kazandırılarak yöntemi kendi alanlarına uygulayabilmelerinin sağlanması.
Dersin tanımı -

Dersin içeriği
1- Biyolojik ve yapay nöronlar
2- Nöron katmanları ve bağlantıları.
3- Öğrenme metodları.
4- Öğrenme metodları.
5- Sinir ağı modelleri ve sınıflandırma
6- İleri beslemeli ağlar.
7- Geri beslemeli ağlar
8- Danışmanlı ve danışmansız öğrenme
9- Sinir ağı dizaynı ve veri seti hazırlama
10- Biyomedikalde yapay sinir ağı uygulamaları
11- Biyomedikalde yapay sinir ağı uygulamaları
12- Biyomedikalde yapay sinir ağı uygulamaları
13- Biyomedikalde yapay sinir ağı uygulamaları
14- Biyomedikalde yapay sinir ağı uygulamaları
15-
16-
17-
18-
19-
20-

Dersin öğrenme çıktıları
1- İstenen gereksinimleri karşılayacak biçimde bir sistemi, parçayı ya da süreci tasarlama becerisi
2- Mühendislik problemlerini tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi
3- Mühendislik uygulamaları için gerekli olan teknikleri ve modern araçları kullanma becerisi
4- Temel YSA yapılarını inceleme
5- Literatür takibi yapabilme
6- --
7-
8-
9-
10-

*Dersin program yeterliliklerine katkı seviyesi
1- Biyomedikal Mühendisliğinde bir uzmanlık alanında derinlemesine bilgi edinmek, literatüre vakıf olmak.
2- Uzmanlık alanında problem tanımlama formüle etme, araştırma yapma, modelleme, analiz yapma yeteneklerini kazanmak.
3- Araştırma sonuçlarını analiz ederek sonuçlar çıkarma ve bunları yazılı sözlü sunma becerisi kazanma.
4- Mühendislik bilgilerini yaşam bilimleri alanında etkin kullanma yeteneği kazanmak.
5- Disiplinler arası çalışmalarda takım çalışması yapabilmek.
6- Araştırma sonuçlarını çok kullanılan bir yabancı dilde yazılı ve sözlü sunabilmek.
7- Yaşam boyu öğrenme, yeni bilgilere erişebilme, yeni alanlara yönelebilme becerisini kazanmak.
8- Mesleki ve etik sorumluluk bilinci kazanmak.
9- Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ile çağın sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.
10- Hastanerlerde teknoloji kullanımında kalite ve güveni artırmak için klinik mühendisliği alanında eğitim ve danışma hizmeti sağlayabilme.
11- Hastane, sağlık örgütleri ve tıbbi teknoloji üretici/satıcılarına danışmanlık ve teknik destek hizmeti sağlayabilme.
12- Yeni biyomalzemeler üzerine bilgi ve beceri kazanma.
13- Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamaları hakkında bilgi sahibi olur ve gerektiğinde bunları kullanma becerisi kazanma.
14- Araştırıcı, üretici ve girişimci kapasiteye sahip olabilme.
15- Çağdaş, yenilikçi, katılımcı olabilme, kendini iyi ifade edebilme, kalite ve kalite yönetimi konularında bilinç sahibi olabilme.
16- Ulusal gereksinimlere öncelik verebilme ve bu konulardaki gelişmeleri yakından izleyebilme.
17- Biyomedikal alanındaki bilimsel çalışma sonuçlarını ulusal ve evrensel çevrelere aktarabilme ve öncülük edebilme.
18- Sınırlı verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle aynı veya farklı disiplinlere ait bilgileri bütünleştirebilme becerisine sahip olur.
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 iş yükü
  Sayısı Süresi (saat) Sayı*Süre (saat)
Yüz yüze eğitim 14 3 42
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme) 14 1 14
Ödevler 4 10 40
Sunum / Seminer hazırlama 2 12 24
Kısa sınavlar 0 0 0
Ara sınavlara hazırlık 1 15 15
Ara sınavlar 1 3 3
Proje (Yarıyıl ödevi) 0 0 0
Laboratuvar 0 0 0
Arazi çalışması 0 0 0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık 1 17 17
Yarıyıl sonu sınavı 1 3 3
Araştırma 4 7 28
Toplam iş yükü     186
AKTS     7.50

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
Yarıyıl içi değerlendirme Sayısı Katkı Yüzdesi
Ara sınav 1 50
Kısa sınav 0 0
Ödev 1 50
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 Lisboa, P.J.G., Ifeachor, E.C., Szczepaniak, P.S., Artificial Neural Networks in Biomedicine, Springer, London-UK, 2000.
Yardımcı Kaynaklar Simon Haykin. Neural Networks: A Comprehensive Foundation. Prentice Hall, 2nd edition, 1999

Ders ile ilgili dosyalar