Elektrik Elektronik Mühendisliği
Dersin Ayrıntıları
KTO KARATAY ÜNİVERSİTESİ
Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi
Elektrik Elektronik Mühendisliği Programı
Ders Bolognaları
Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi
Elektrik Elektronik Mühendisliği Programı
Ders Bolognaları
| Ders Kodu | Ders Adı | Yıl | Dönem | Yarıyıl | T+U+L | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 05171709 | Yapay Sinir Ağlarına Giriş | 4 | Güz | 7 | 3+0+0 | 5 | 5 |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Düzeyi | Lisans (TYYÇ: 6. Düzey / QF-EHEA: 1. Düzey / EQF-LLL: 6. Düzey) |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Yöntem ve Teknikler | - |
| Dersin Veriliş Şekli | Yüz Yüze |
| Ön Koşullar | - |
| Dersin Koordinatörü | - |
| Dersi Veren(ler) | Dr. Öğr. Üyesi Muharrem Selim CAN |
| Yardımcı(lar) | - |
Dersin İçeriği
YSA nedir@f32 Temel kurulma prensipleri, sınıflandırılması. YSA-nın öğrenme yöntemleri. Basit YSA-lar ve çalışma örnekleri.
Dersin Amacı
Yapay Sinir Ağlarının basit algoritmlerinin (Perseptron, Adaline, Geriye Yayılma vs.) öğrenilmesi
Dersin Alan Öğretimini Sağlamaya Yönelik Katkısı
| Temel Meslek Dersleri | |
| Uzmanlık / Alan Dersleri | |
| Destek Dersleri | X |
| Aktarılabilir Beceri Dersleri | |
| Beşeri, İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri |
Dersin Öğrenim Kazanımlarının Program Kazanımları ile Olan İlişkileri
| İlişki Düzeyleri | ||||
| En Düşük | Düşük | Orta | Yüksek | En Yüksek |
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| # | Program Yeterlilikleri | Düzey |
|---|---|---|
| P1 | Matematik, fen bilimleri ve mühendislikle ilgili konularda sağlam bir bilgi birikimi ve bu bilgileri karmaşık mühendislik sorunlarını çözme yeteneği. | 4 |
| P2 | Zorlu mühendislik sorunlarını tespit etme, açıklama, matematiksel bir şekilde ifade etme ve çözme yeteneği; bu amaçla uygun analiz ve modelleme tekniklerini seçme ve kullanma yeteneği. | 5 |
| P3 | Belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçek dünya sınırları ve şartları içinde tasarlama yeteneği; bu hedefe ulaşmak için güncel tasarım tekniklerini kullanma yeteneği. | 5 |
| P4 | Mühendislik uygulamalarında ortaya çıkan karmaşık sorunların analiz edilmesi ve çözülmesi için gereken güncel teknikleri ve araçları geliştirme, tercih etme ve kullanma yeteneği; bilgi teknolojilerini etkili bir şekilde kullanabilme becerisi. | 5 |
Dersin Öğrenim Kazanımları
| Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir: | |||
|---|---|---|---|
| No | Öğrenme Çıktıları | Prog. Yet. İlişkisi | Ölçme Yöntemi ** |
| Ö1 | Yapay Sinir Ağları prensiplerinin anlaşılması, bunların geleneksel programlardan farkını öğrenmek. | P.1.83 | 1 |
| Ö2 | Yapay Sinir Ağlarının temel yapısı ve çeşitli ağ yapılarının anlaşılması ve öğrenilmesi. | P.2.71 | 1 |
| Ö3 | Basit bir Yapay Sinir Ağlarının eğitilmesi yöntemlerinin öğrenilmesi | P.3.18 | 1 |
| Ö4 | Bir Yapay Sinir Ağları projesi hazırlama ve çalıştırılmasının öğrenilmesi | P.4.32 | 1 |
| ** Yazılı Sınav: 1, Sözlü Sınav: 2, Ev Ödevi: 3, Lab./Sınav: 4, Seminer/Sunum: 5, Dönem Ödevi: 6, Uygulama: 7 | |||
Dersin Haftalık İçeriği
| Hafta | Konu |
|---|---|
| 1 | Bir insan sinirinin nasıl çalıştığını incelenmesi. |
| 2 | Çeşitli sinir modelleri (elektroniksel, 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 De |
Ders Kitabı veya Malzemesi
| Kaynaklar | E.Öztemel, Yapay Sinir Ağları, PapatyaBilim, 2016. |
Değerlendirme Yöntemi ve Geçme Kriterleri
| Yarıyıl Çalışmaları | Sayısı | Katkı (%) |
|---|---|---|
| Devam | - | - |
| Laboratuvar | - | - |
| Uygulama | - | - |
| Ödev | - | - |
| Sunum | - | - |
| Projeler | - | - |
| Kısa sınav (Quiz) | - | - |
| Dinleme | - | - |
| Ara Sınavlar | 1 | 40 (%) |
| Yarıyıl Sonu Sınavı | 1 | 60 (%) |
| Toplam | 100 (%) | |
AKTS / Çalışma Yükü Tablosu
| Etkinlik | Sayı | Süre | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Hafta Sayısı ve Saati | 14 | 3 | 42 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön çalışma, Kütüphane, Pekiştirme) | 14 | 4 | 56 |
| Ara Sınav | 1 | 3 | 3 |
| 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 | 1 | 3 | 3 |
| Diğer | 14 | 4 | 56 |
| Toplam İş Yükü: | 160 | ||
| Toplam Yük / 30 | 5,33 | ||
| Dersin AKTS Kredisi: | 5 | ||
Ders - Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| İlişki Düzeyleri | ||||
| En Düşük | Düşük | Orta | Yüksek | En Yüksek |
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| # | Öğrenme Çıktıları | P1 | P2 | P3 | P4 |
|---|---|---|---|---|---|
| Ö1 | Yapay Sinir Ağları prensiplerinin anlaşılması, bunların geleneksel programlardan farkını öğrenmek. | 2 | - | - | - |
| Ö2 | Yapay Sinir Ağlarının temel yapısı ve çeşitli ağ yapılarının anlaşılması ve öğrenilmesi. | - | 4 | - | - |
| Ö3 | Basit bir Yapay Sinir Ağlarının eğitilmesi yöntemlerinin öğrenilmesi | - | - | 3 | - |
| Ö4 | Bir Yapay Sinir Ağları projesi hazırlama ve çalıştırılmasının öğrenilmesi | - | - | - | 3 |