Anasayfa » Akademik Birimler » Elektrik - Elektronik Fakültesi » Elektronik & Haberleşme Mühendisliği Bölümü » Dersler » Veri Güdümlü Vekil Modelleme Teknikleri ve Uygulamaları
Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
Veri Güdümlü Vekil Modelleme Teknikleri ve UygulamalarıEHM527137.5300
ÖnkoşullarYok
YarıyılGüz, Bahar
Dersin Diliİngilizce, Türkçe
Dersin SeviyesiYüksek Lisans
Dersin TürüSeçmeli @ Elektr.&Hab. Müh. ABD Haberleşme Yüksek Lisans Programı
Seçmeli @ Elektr.&Hab. Müh. ABD Haberleşme Doktora Programı
Ders KategorisiUzmanlık/Alan Dersleri
Dersin Veriliş ŞekliYüz yüze
Dersi Sunan Akademik BirimElektronik & Haberleşme Mühendisliği Bölümü
Dersin KoordinatörüPeyman MAHOUTI
Dersi Veren(ler)Peyman MAHOUTI
Asistan(lar)ı
Dersin AmacıVeri güdümlü Vekil Modelleme Teknikleriin anlaşılması ve çeşitli problemlerde bu tekniklerin kullanımın öğrenilmesi
Dersin İçeriğiVeri güdümlü Vekil modelleme tekniklerine genel bakış, Veri güdümlü sistemleri için veri hazırlama teknikleri, Yapay Zeka ve benzeri teknikler ile Vekil model oluşturulması ve çeşitli problemlerde uygulamaları.
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
  • Koziel, Slawomir, and Leifur Leifsson. Surrogate-based modeling and optimization. New York: Springer, 2013.
  • Koziel, Slawomir, and Anna Pietrenko-Dabrowska. Performance-driven surrogate modeling of high-frequency structures. New York: Springer, 2020.
  • S. Koziel, N. Çalık, P. Mahouti and M. A. Belen, "Accurate Modeling of Antenna Structures by Means of Domain Confinement and Pyramidal Deep Neural Networks," in IEEE Transactions on Antennas and Propagation, vol. 70, no. 3, pp. 2174-2188, March 2022, doi: 10.1109/TAP.2021.3111299
  • Goker, Imran, Mehmet Baris Baslo, and Peyman Mahouti. "P62-F Estimation of the muscle fiber diameter from single fiber potentials: A simulation study." Clinical Neurophysiology 130, no. 7 (2019): e85.
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. Veri güdümlü vekil modelleme tekniklerinin öğrenilmesi
  2. Örnek veri setlerinin oluşturulması için kritik noktaların öğrenilmesi
  3. Veri Güdümlü vekil modelleme tekniklerinin çeşitli uyuglmalarda kullanma becerisi elde edilmesi

Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi

DÖÇ-1DÖÇ-2DÖÇ-3
PÇ-1---
PÇ-2---
PÇ-3---
PÇ-4---
PÇ-5---
PÇ-6---
PÇ-7---
PÇ-8---
PÇ-9---
PÇ-10---
PÇ-11---
PÇ-12---

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

HaftaKonularÖn Hazırlık
1Veri Güdümlü Vekil Modellemeye Giriş
2Vekil modeller için Veri Seti Oluşturma Teknikleri ve Zorlukları
3Vekil modeller için Veri Seti Oluşturma Teknikleri ve Zorlukları
4Yüksek Boyutlu Problemlerde, Bilgisayımsal (Kompütasyonel) olarak Verimlilik
5Yüksek Bilgisayımsal (Kompütasyonel) Verimlilikli Uzay Örnekleme Teknikleri ve Zorlukları
6Vekil Modelleme kullanılan Metotlar Yapay Zekâ Makine Öğrenmesine Karşı?
7Otonom Derin Öğrenme Yöntemleri ve Veri Güdümlü Vekil Modellemede Kullanımları
8Ara Sınav 1 / Uygulama veya Konu Tekrarı
9Veri Güdümlü Vekil Modelleme Uygulamaları 1
10Veri Güdümlü Vekil Modelleme Uygulamaları 2
11Veri Güdümlü Vekil Modelleme Uygulamaları 3
12Öğrenci Sunumları 1
13Öğrenci Sunumları 2
14Öğrenci Sunumları 3
15Final

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ödev110
Sunum/Jüri
Projeler140
Seminer/Workshop1
Ara Sınavlar110
Final140
Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı
Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı
TOPLAM100

AKTS İşyükü Tablosu

EtkinliklerSayıSüresi (Saat)Toplam İşyükü
Ders Saati153
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışması153
Derse Özgü Staj
Ödev130
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Projeler175
Sunum / Seminer
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)110
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)120
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok