ISB304 Yapay Sinir Ağlarına Giriş

3 AKTS - 2-0 Süre (T+U)- 6. Yarıyıl- 2 Yerel Kredi

Genel Bilgi

Kod ISB304
Ad Yapay Sinir Ağlarına Giriş
Yarıyıl 6. Yarıyıl
Süre (T+U) 2-0 (T-U) (17 Hafta)
AKTS 3 AKTS
Yerel Kredi 2 Yerel Kredi
Eğitim Dil Türkçe
Seviye Lisans Dersi
Tür Normal
Öğretim Şekli Yüz Yüze Öğretim
Bilgi Paketi Koordinatörü Prof. Dr. GÜLESEN ÜSTÜNDAĞ ŞİRAY


Dersin Amacı

Bu dersin amacı öğrencilere yapay sinir ağlarını tanıtmak ve yapay sinir ağları kullanılarak nasıl veri analizi yapılacağını göstermektir.

Dersin İçeriği

Giriş, YSAnın Bileşenleri, Öğrenme Algoritmaları, YSAda Kullanılan Bazı Optimizasyon Algoritmaları, Tek Katmanlı Algılayıcılar, Çok Katmanlı Algılayıcılar

Dersin Ön Koşulu

Yok

Kaynaklar

Introduction to Machine Learning (2010), 2nd edition,The MIT Press. Ethem ALPAYDIN Yapay Zeka Uygulamaları, Seçkin Yayıncılık. Prof. Dr. Çetin ELMAS Yapay Sinir Ağları, Nobel Yayıncılık. Prof. Dr. Erol EĞRİOĞLU, Prof.Dr. Ufuk YOLCU, Prof.Dr. Eren BAŞ Yapay Sinir Ağları, Papatya Yayıncılık. Prof.Dr. Ercan ÖZTEMEL

Notlar

Internet


Dersin Öğrenme Çıktıları

Sıra Dersin Öğrenme Çıktıları
ÖÇ01 Yapay sinir ağlarının (YSA) temellerini bilir.
ÖÇ02 YSA nın bileşenlerini tanımlar.
ÖÇ03 Bir yapay sinir ağı oluşturur.
ÖÇ04 Farklı aktivasyon fonksiyonlarının ANN ye etkisini karşılaştırır.
ÖÇ05 Tek katmanlı ve çok katmanlı algılayıcılar arasındaki farkı ayırt eder.
ÖÇ06 Bir YSA oluştururken farklı optimizasyon algoritmaları kullanır.
ÖÇ07 YSA kullanarak veri analizi yapar.


Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi

Sıra Tür Program Öğrenme Çıktıları Duzey
PÖÇ01 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Olasılık, İstatistik ve Matematiğin temel kavram ve ilkelerini açıklar
PÖÇ02 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Yaşamda istatistiğin yerini ve önemini belirtir 4
PÖÇ03 Bilgi - Kuramsal, Olgusal İktisadi ve hukuksal temel kavram ve ilkeleri tanımlar
PÖÇ04 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Karşılaşılabileceği sorunlar karşısında, sayısal ve istatistiksel çözümler üretir 5
PÖÇ05 Bilgi - Kuramsal, Olgusal İstatistiksel verilerin elde edilmesi ve/veya düzenlenmesi için uygun yöntem ve teknikleri kullanır 4
PÖÇ06 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Bilgisayar sistemlerini ve programlarını kullanır 4
PÖÇ07 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Matematiksel ve istatistiksel teknikleri kullanarak rasgelelik içeren problemlere model kurma, çözme ve yorumlama 5
PÖÇ08 Bilgi - Kuramsal, Olgusal İstatistiksel analiz yöntemlerini uygular 5
PÖÇ09 Bilgi - Kuramsal, Olgusal İstatistiksel sonuç çıkarım (tahmin, hipotez testi, v.b.) yapar 5
PÖÇ10 Bilgi - Kuramsal, Olgusal İstatistiksel teknikleri kullanarak farklı disiplinlerin problemlerine çözüm üretir 5
PÖÇ11 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Görsel, veritabanı ve web programlama tekniklerini anlar ve nesnel program yazabilme yeteneğine sahip olur 4
PÖÇ12 Bilgi - Kuramsal, Olgusal İstatistiksel paket programları kullanarak model oluşturur ve analiz yapar 4
PÖÇ13 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı İstatistiksel metotlar arasındaki farkı ayırt eder 2
PÖÇ14 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı İstatistik ile ilişkili disiplinler arasındaki etkileşimin farkında olur 5
PÖÇ15 Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği İstatistiksel yöntemleri kullanarak elde edilen sonuçları sözlü ve görsel olarak sunar
PÖÇ16 Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği Bireysel ve ortaklaşa olarak etkili ve üretken çalışma yapma becerisine sahip olur
PÖÇ17 Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği Mesleki gelişimlerinin yanı sıra ilgi ve yetenekleri doğrultusunda bilimsel, kültürel, sanatsal ve sosyal alanlarda eğitim gereksinimlerini belirleyerek kendini sürekli geliştirir
PÖÇ18 Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği İstatistiğin kullanıldığı bilim alanları ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahip olur.


Haftalık Akış

Hafta Konu Ön Hazırlık Yöntemler
1 YSA ya giriş, YSA nın genel kullanım alanları, avantajları ve dezavantajları Kaynak okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap
2 YSA nın Bileşenleri Kaynak okuma Öğretim Yöntemleri:
Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Anlatım
3 Tek Katmanlı Algılayıcılar Kaynak okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap
4 Aktivasyon Fonksiyonları Kaynak okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Problem Çözme, Alıştırma ve Uygulama
5 Öğrenme Algoritmaları Kaynak okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama
6 Optimizasyon Algoritmaları Kaynak okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama, Problem Çözme
7 Optimizasyon Algoritmaları II Kaynak okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Problem Çözme
8 Ara Sınavlar Anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi Ölçme Yöntemleri:
Yazılı Sınav
9 Çok Katmanlı Algılayıcılar Kaynak okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama, Problem Çözme
10 Çok Katmanlı Algılayıcılar II Kaynak okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama, Problem Çözme
11 Danışmanlı Öğrenme Kaynak okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama, Problem Çözme
12 Danışmansız Öğrenme Kaynak okuma Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama, Problem Çözme
13 Matlab ile YSA Uygulamaları Matlabda uygulama yapma Öğretim Yöntemleri:
Alıştırma ve Uygulama
14 Matlab ile YSA Uygulamaları II Matlabda uygulama yapma Öğretim Yöntemleri:
Alıştırma ve Uygulama
15 Matlab ile YSA Uygulamaları III Matlabda uygulama yapma Öğretim Yöntemleri:
Alıştırma ve Uygulama
16 Yarıyıl Sonu Sınavları Anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi Ölçme Yöntemleri:
Yazılı Sınav
17 Yarıyıl Sonu Sınavları Anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi Ölçme Yöntemleri:
Yazılı Sınav


Öğrenci İş Yükü - AKTS

Çalışmalar Sayısı Süresi (Saat) İş Yükü (Saat)
Ders ile İlgili Çalışmalar
Ders (Sınav haftaları dahil değildir) 14 2 28
Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) 14 1 14
Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar
Ödev, Proje, Diğer 1 7 7
Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) 1 7 7
Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı 1 12 12
Toplam İş Yükü (Saat) 68
Toplam İş Yükü / 25 (s) 2,72
AKTS 3 AKTS