ce.cs.ieu.edu.tr
Dersin Adı | |
Kodu | Yarıyıl | Teori (saat/hafta) | Uygulama/Lab (saat/hafta) | Yerel Kredi | AKTS |
---|---|---|---|---|---|
Güz/Bahar |
Ön-Koşul(lar) | Yok | |||||
Dersin Dili | ||||||
Dersin Türü | Seçmeli | |||||
Dersin Düzeyi | - | |||||
Dersin Veriliş Şekli | - | |||||
Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri | Problem çözmeOlgu / Vaka çalışması | |||||
Dersin Koordinatörü | ||||||
Öğretim Eleman(lar)ı | ||||||
Yardımcı(ları) | - |
Dersin Amacı | |
Öğrenme Çıktıları | Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
Ders Tanımı |
| Temel Ders | |
Uzmanlık/Alan Dersleri | ||
Destek Dersleri | X | |
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri | ||
Aktarılabilir Beceri Dersleri |
Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
1 | Biyolojik esinlenme. Yapay sinir ağları üzerine tarihsel notlar. Yapay sinir ağlarının uygulamaları. Yapay sinir ağ modellerinin ve öğrenme algoritmalarının bir sınıflaması. | Introduction. S. Haykin, Neural Networks and Learning Machines, Pearson Education, 3rd Ed., 2009, ISBN13 9780131293762 ISBN10 0131293761. Lecture Notes. |
2 | Genel yapay sinir hücre modeli. Ayrıkdeğerli algılayıcı, eşik mantığı ve sınırları. Ayrıkzaman (dinamik) Hopfield ağları. Hebb kuralı. Bellek örüntü vektörlerinin dış çarpımı olarak başlantı ağırlık matrisi. | Chapter 1. S. Haykin, Neural Networks and Learning Machines, Pearson Education, 3rd Ed., 2009, ISBN13 9780131293762 ISBN10 0131293761. Lecture Notes. |
3 | Eğiticili öğrenme. Algılayıcı öğrenme kuralı. Doğrusal uyarlanır eleman. Çıkış hatası minimizasyon problemi olarak eğiticili öğrenme. Minimizasyon için gradyendüşüm algoritması. En küçük kareler kuralı. | Chapter 2. S. Haykin, Neural Networks and Learning Machines, Pearson Education, 3rd Ed., 2009, ISBN13 9780131293762 ISBN10 0131293761. Lecture Notes. |
4 | Tek katmanlı sürekli değerli algılayıcı. Doğrusal olmayan (sigmoidal) aktivasyon fonksiyonu. Delta kuralı. Grup ve veri tabanlı güncellenen gradyendüşüm algoritmaları. Deterministik ve stokastik gradyendüşüm algoritmalar için yakınsaklık koşulları. | Chapter 3. Chapter 4: Sections 4.1, 4.2, 4.16. S. Haykin, Neural Networks and Learning Machines, Pearson Education, 3rd Ed., 2009, ISBN13 9780131293762 ISBN10 0131293761. Lecture Notes. |
5 | Evrensel yaklaşım makinesi olarak çok katmanlı algılayıcı. Fonksiyon gösterimleri ve yaklaşım problemi. Geriye yayılım algoritması. Yerel minimum problemi. Aşırı eğitim. | Chapter 4: Sections 4.4, 4.5, 4.8, 4.10, 4.12. S. Haykin, Neural Networks and Learning Machines, Pearson Education, 3rd Ed., 2009, ISBN13 9780131293762 ISBN10 0131293761. Lecture Notes. |
6 | Yıliçi Sınavı I. Grup ve veri uyarlamalı eğitim biçimleri. Eğitim kümesine karşı test kümesi. Aşırı uyma problemi. Ağların eğitim ve testinde pratik konular. Çok katmanlı algılayıcıların işaret işleme ve örüntü tanıma uygulamaları. | Chapter 4: Sections 4.3, 4.10., 4.11, 4.13, 4.14, 4.15, 4.19, 4.20. S. Haykin, Neural Networks and Learning Machines, Pearson Education, 3rd Ed., 2009, ISBN13 9780131293762 ISBN10 0131293761. Lecture Notes. |
7 | Radyal Taban Fonksiyonlu (RTF) ağlar. RTF ağlarının doğrusal ağırlıkları, Gauss merkezleri ve genişliklerini belirlemek için geriye yayılım algoritması. Merkezlerin rasgele seçimi. Gauss merkezlerinin ve genişliklerinin belirlenmesinde giriş öbekleme ve giriş çıkış öbeklemenin kıyaslanması. Düzenlileştirme kuramı, karma Gauss (koşullu olasılık yoğunluk fonksiyonu) ve yapay sinir tabanlı bulanık sistem modelleri ile RTF ağlarının ilişkileri. | Chapter 5. S. Haykin, Neural Networks and Learning Machines, Pearson Education, 3rd Ed., 2009, ISBN13 9780131293762 ISBN10 0131293761 Lecture Notes. |
8 | Sınıflama için destek vektör makineleri. Çekirdek gösterimi. Genelleme yeteneği. Vapnik Chervonenkis boyutu. Destek vektör makineleri. Farklı çekirdek, kayıp (hata) fonksiyonu ve (ayrıştıran düzlem) yatıklığı için norm seçimlerinin karşılaştırılması. | Chapter 6. S. Haykin, Neural Networks and Learning Machines, Pearson Education, 3rd Ed., 2009, ISBN13 9780131293762 ISBN10 0131293761 Lecture Notes. |
9 | Veri gösterimi için parametrik ve parametrik olmayan yöntemlerin kıyaslanması. Vektör nicemleme problemi olarak eğiticisiz öğrenme. Yarışmacı ağlar. “Kazanan her şeyi alır” ağı. Kohonen’in özdüzenlemeli öznitelik haritası. Öbekleme. | Chapter 9. S. Haykin, Neural Networks and Learning Machines, Pearson Education, 3rd Ed., 2009, ISBN13 9780131293762 ISBN10 0131293761. Lecture Notes. |
10 | Sürekli zaman Hopfield Ağı. Hopfield ağının çokludenge noktalarının kararlılık analizi. Amaç ölçütü minimizasyonu için Hopfield ağları: Hopfield ağlarının Liapunov (enerji) tabanlı tasarımı. Çağrışımsal bellek. Gezgin satıcı problemi. Kombinatoryal optimizasyon. | Chapter 13: Sections 13.1, 13.2, 13.3, 13.4, 13.5, 13.6, 13.7, S. Haykin, Neural Networks and Learning Machines, Pearson Education, 3rd Ed., 2009, ISBN13 9780131293762 ISBN10 0131293761. Lecture Notes. |
11 | Yıliçi Sınavı II. Yapay sinir ağlarının işaret işleme uygulamaları. Temel bileşen analizi. Veri sıkıştırma ve indirgeme. Yapay sinir ağlarının görüntü ve 1 boyutlu işaret sıkıştırma ve dönüştürme uygulamaları. | Chapter 8. S. Haykin, Neural Networks and Learning Machines, Pearson Education, 3rd Ed., 2009, ISBN13 9780131293762 ISBN10 0131293761 |
12 | Yapay sinir ağlarının örüntü tanıma uygulamaları. Öznitelik çıkarımı için yapay sinir ağları. Doğrusal olmayan öznitelik dönüşümü. Veri kaynaştırma. Sınıflayıcı olarak yapay sinir ağları. Görüntü ve ses tanıma uygulamaları. | Sections 1.4,1.5., 3.11, 4.7, 5.8, 6.7, S. Haykin, Neural Networks and Learning Machines, Pearson Education, 3rd Ed., 2009, ISBN13 9780131293762 ISBN10 0131293761. Lecture Notes. |
13 | Yapay sinir ağlarının kontrol uygulamaları. Sistem tanılama için yapay sinir ağları. Kontrolör olarak yapay sinir ağları. Ters sistem tasarımı. Doğrudan ve dolaylı denetim yöntemleri. Uyarlanır kontrol. | Chapter 15: Section 15.3. S. Haykin, Neural Networks and Learning Machines, Pearson Education, 3rd Ed., 2009, ISBN13 9780131293762 ISBN10 0131293761. Lecture Notes. |
14 | Yapay sinir ağ modelleri ve ilişkin öğrenme algoritmalarının işaret işleme, örüntü tanıma ve kontrol uygulamalarının MATLAB nümerik yazılım ortamında gerçeklenmesi. | Lecture Notes. |
15 | Yapay sinir ağ modelleri, öğrenme algoritmaları ve uygulamalarının genel değerlendirmesi. | S. Haykin, Neural Networks and Learning Machines, Pearson Education, 3rd Ed., 2009, ISBN13 9780131293762 ISBN10 0131293761. Lecture Notes. |
16 | Dönemin gözden geçirilmesi |
Ders Kitabı | S. Haykin, Neural Networks and Learning Machines, Pearson Education, 3rd Ed., 2009, ISBN13 9780131293762 ISBN10 0131293761 |
Önerilen Okumalar/Materyaller | J. M. Zurada, Int. To Artificial Neural Systems, West Publishing Company, 1992 ISBN 053495460X, 9780534954604. |
Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Katkı Payı % |
Katılım | ||
Laboratuvar / Uygulama | ||
Arazi Çalışması | ||
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği | ||
Portfolyo | ||
Ödev | 5 | 20 |
Sunum / Jüri Önünde Sunum | ||
Proje | 1 | 30 |
Seminer/Çalıştay | ||
Sözlü Sınav | ||
Ara Sınav | 2 | 50 |
Final Sınavı | ||
Toplam |
Yarıyıl İçi Aktivitelerin Başarı Notuna Katkısı | 100 | |
Yarıyıl Sonu Aktivitelerin Başarı Notuna Katkısı | ||
Toplam |
Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Süre (Saat) | İş Yükü |
---|---|---|---|
Teorik Ders Saati (Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati) | 16 | 3 | 48 |
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati (Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati) | 16 | ||
Sınıf Dışı Ders Çalışması | 15 | 1 | |
Arazi Çalışması | |||
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği | |||
Portfolyo | |||
Ödev | 5 | 3 | |
Sunum / Jüri Önünde Sunum | |||
Proje | 1 | 24 | |
Seminer/Çalıştay | |||
Sözlü Sınav | |||
Ara Sınavlar | 2 | 9 | |
Final Sınavı | |||
Toplam | 120 |
# | Program Yeterlilikleri / Çıktıları | * Katkı Düzeyi | ||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
1 | Matematik, Fen Bilimleri ve Bilgisayar Mühendisliği konularında yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri Bilgisayar Mühendisliği problemlerini modelleme ve çözme için uygulayabilme becerisi | X | ||||
2 | Karmaşık Bilgisayar Mühendisliği problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi | X | ||||
3 | Karmaşık bir bilgisayar tabanlı sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi | X | ||||
4 | Bilgisayar Mühendisliği uygulamaları için gerekli modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi | X | ||||
5 | Bilgisayar Mühendisliği problemlerinin incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi | X | ||||
6 | Bilgisayar Mühendisliği disiplini içinde ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi | |||||
7 | Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi, en az iki yabancı dil bilgisi | |||||
8 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi | |||||
9 | Mesleki ve etik sorumluluk bilinci | |||||
10 | Proje yönetimi ile risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik ve sürdürülebilir kalkınma hakkında farkındalık | |||||
11 | Bilgisayar Mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ile çağın sorunları hakkında bilgi; Bilgisayar Mühendisliği çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık |
*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest