Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Tezli Yüksek Lisans
Dersin Ayrıntıları
KTO KARATAY ÜNİVERSİTESİ
Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Tezli Yüksek Lisans Programı
Ders Bolognaları
Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Tezli Yüksek Lisans Programı
Ders Bolognaları
| Ders Kodu | Ders Adı | Yıl | Dönem | Yarıyıl | T+U+L | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 80511109 | Yapay Sinir Ağları | 2023 | Güz | 1 | 3+0+0 | 7,5 | 7,5 |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Düzeyi | Yüksek Lisans (TYYÇ: 7. Düzey / QF-EHEA: 2. Düzey / EQF-LLL: 7. Düzey) |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Yöntem ve Teknikler | - |
| Dersin Veriliş Şekli | Yüz Yüze |
| Ön Koşullar | - |
| Dersin Koordinatörü | - |
| Dersi Veren(ler) | - |
| Yardımcı(lar) | - |
Dersin Öğretim Eleman(lar)ı
| Adı Soyadı | Oda No. | E-Posta Adresi | Dahili | Görüşme Saatleri |
|---|---|---|---|---|
| Novruz Allahverdi | - |
Dersin İçeriği
Bir sinir modeli. Geleneksel bilgisayarla yapay sinir ağları (YSA)nın karşılaştırılması. YSA'da öğrenme problemleri. Çok katlı YSA'lar. Karşı yayılma yöntemi. Geriye yayılma algoritması. İki yönlü assosiatif bellek sistemleri. Hoppfield YSA'ları.YSA'ların sanayi, tıp ve diğer alanlarda uygulaması örnekler. Konu ile ilgili basit bir proje tasarımı.
Dersin Amacı
Bir YSA sisteminin nasıl tasarlandığını öğrenmek
Dersin Alan Öğretimini Sağlamaya Yönelik Katkısı
| Temel Meslek Dersleri | |
| Uzmanlık / Alan Dersleri | |
| Destek Dersleri | |
| Aktarılabilir Beceri Dersleri | |
| Beşeri, İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri |
Dersin Haftalık İçeriği
| Hafta | Konu |
|---|---|
| 1 | Bir insan sinirinin nasıl çalıştığını incelenmesi. |
| 2 | Çeşitli sinir modelleri (elektroniksel, loğiksel, matematiksel) vs. |
| 3 | Yapay Sinir Ağı (YSA) modellerinin incelenmesi |
| 4 | Çeşitli YSA'ların sınıflandırılması |
| 5 | YSA Eğitim yöntemleri |
| 6 | Tek ve çok katlı YSA modelleri |
| 7 | Geriye yayılma algoritması |
| 8 | Karşı yayılma algoritması, diğer algoritmalar. |
| 9 | Ara sınav |
| 10 | Hoppfield YSA'ları. Konu ile ilgili basit bir YSA tasarımı. Ödev. |
| 11 | Örnek YSA uygulamaları. Ödev kontrolü. |
| 12 | Örnek YSA uygulamaları. Ödev kontrolü. |
| 13 | Örnek YSA uygulamaları. Ödev kontrolü. |
| 14 | Ödev sunumu ve Final sınavı |
Ders Kitabı veya Malzemesi
| Kaynaklar | Ercan Öztemel, Artificial Neural Networks, Papatya, 2004. |
| Novruz Allahverdi, Artificial Neural Networks, Lecture notes, http://farabi.suzep.gen.tr/ |
AKTS / Çalışma Yükü Tablosu
| Etkinlik | Sayı | Süre | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Hafta Sayısı ve Saati | 0 | 0 | 0 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön çalışma, Kütüphane, Pekiştirme) | 0 | 0 | 0 |
| Ara Sınav | 0 | 0 | 0 |
| Kısa Sınav | 0 | 0 | 0 |
| Ödev | 0 | 0 | 0 |
| Uygulama | 0 | 0 | 0 |
| Laboratuvar | 0 | 0 | 0 |
| Proje | 0 | 0 | 0 |
| Atölye | 0 | 0 | 0 |
| Sunum/Seminer Hazırlama | 0 | 0 | 0 |
| Alan Çalışması | 0 | 0 | 0 |
| Dönem Sonu Sınavı | 0 | 0 | 0 |
| Diğer | 0 | 0 | 0 |
| Toplam İş Yükü: | 0 | ||
| Toplam Yük / 30 | 0 | ||
| Dersin AKTS Kredisi: | 0 | ||