Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
Nöron Ağları ve UygulamalarıEHM510837.5300
ÖnkoşullarYok
YarıyılGüz, Bahar
Dersin DiliTürkçe
Dersin SeviyesiYüksek Lisans
Dersin TürüSeçmeli @ Elektr.&Hab. Müh. ABD Elektronik Yüksek Lisans Programı
Seçmeli @ Elektr.&Hab. Müh. ABD Haberleşme Yüksek Lisans Programı
Seçmeli @ Elektr.&Hab. Müh. ABD Elektronik Doktora 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 KoordinatörüTülay Yıldırım
Dersi Veren(ler)Tülay Yıldırım, Nihan Kahraman, Burcu Erkmen , Revna ACAR VURAL, Nergis TURAL POLAT
Asistan(lar)ı
Dersin AmacıYapay sinir ağları hakkında temel bilgilerin edinilmesi ve uygulama alanlarının incelenmesi
Dersin İçeriğiYapay sinir ağları ile hesaplama, ağ modelleri, yapay sinir ağlarında öğrenme, güncel uygulamalar
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
  • S. Haykin, Neural Networks: A Comprehensive Foundation, Prentice Hall, 1999.
  • J.M. Zurada, Introduction to Artificial Neural Systems, West Publishing Company, 1995.
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. Biyolojik ve yapay nöron arasındaki ilişkiyi anlayabilir.
  2. Yapay sinir ağlarını modelleyebilir.
  3. Öğrenme proseslerini anlayabilir.
  4. Yapay sinir ağlarını tasarlayabilir.
  5. Yapay sinir ağlarını gerçek dünyaya uygulayabilir.

Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi

DÖÇ-1DÖÇ-2DÖÇ-3DÖÇ-4DÖÇ-5
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
1Yapay sinir ağları ile hesaplama ve tarihçesi Ders Kitabı
2Yapay sinir ağları ve biyolojik nöron, yapay nöron modeli Ders Kitabı
3Aktivasyon fonksiyonları , Ağ topolojileri: İleri beslemeli ve geri beslemeli ağlar Ders Kitabı
4Yapay sinir ağı modelleri: Statik ve dinamik ağlar, karar sınırları Ders Kitabı
5Yapay sinir ağlarının eğitilmesi-Eğiticili ve eğiticisiz Ders Kitabı
6İşaret ve ağırlık vektör uzayları, temel öğrenme algoritması Ders Kitabı
7Öğrenme kuralları: Hebb kuralı, Perceptron kuralı, Delta kuralı, Widrow-Hoff kuralı, Yarışmalı öğrenme kuralı Ders Kitabı
8Ara Sınav 1
9 RBF ağları Ders Kitabı
10CSFN ağları Ders Kitabı
11Çağrışımlı bellekler, Hopfield ağı, Kendi kendine organize olan ağlar Ders Kitabı
12Yapay sinir ağlarının uygulamaları Ders Kitabı
13Öğrenci seminerleri
14Öğrenci seminerleri
15Öğrenci seminerleri
16Final

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ödev220
Sunum/Jüri
Projeler
Seminer/Workshop120
Ara Sınavlar120
Final140
Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı
Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı
TOPLAM100

AKTS İşyükü Tablosu

EtkinliklerSayıSüresi (Saat)Toplam İşyükü
Ders Saati133
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışması133
Derse Özgü Staj
Ödev220
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Projeler135
Sunum / Seminer130
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)118
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)118
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok