TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Birim | FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ |
| BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ (DR) (İNGİLİZCE) | |
| Kod | CENG013 |
| Ad | Deep Learning |
| Dönem | 2018-2019 Eğitim-Öğretim Yılı |
| Dönem | Güz |
| Süre (T+U) | 3-0 (T-U) (17 Hafta) |
| AKTS | 6 AKTS |
| Yerel Kredi | 3 Yerel Kredi |
| Eğitim Dil | İngilizce |
| Seviye | Doktora Dersi |
| Tür | Normal |
| Öğretim Şekli | Yüz Yüze Öğretim |
| Bilgi Paketi Koordinatörü | Dr. Öğr. Üyesi BUSE MELİS ÖZYILDIRIM |
| Dersin Öğretim Elemanı |
Güncel dönem ders programı henüz yapılmamıştır.
|
Dersin Amacı / Hedefi
Geniş kullanım alanına sahip ve başarılı yapay zeka sistemlerinden olan derin öğrenme algoritmalarının kavranması, uygulanabilmesi ve analiz edilebilmesidir.
Dersin İçeriği
Derin öğrenme algoritmalarının teorik olarak incelenmesini, örnek veri setleri üzerinde uygulanmasını ve sonuçların analizini içerir
Dersin Ön Koşulu
Kaynaklar
Notlar
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
|---|---|
| ÖÇ01 | Derin öğrenme algoritmalarının çalışma prensiplerini kavrar |
| ÖÇ02 | Probleme uygun algoritmayı seçmeyi öğrenir |
| ÖÇ03 | Algoritmaları farklı veriler üzerinde uygular |
| ÖÇ04 | Hiperparametre ayarları yapmayı öğrenir |
| ÖÇ05 | Sonuçları analiz etmeyi öğrenir |
Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi
| Sıra | Tür | Program Öğrenme Çıktıları | Duzey |
|---|---|---|---|
| PÖÇ01 | - | Lisans düzeyinde kazanılan yetkinlikler temelinde Bilgisayar Mühendisliği temel alanında özgün çalışmalar için gerekli temeli sağlayan ileri düzeyde bilgi ve kavrayışa sahiptir. | |
| PÖÇ02 | - | Mühendislik alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular. | |
| PÖÇ03 | - | Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkında olup, gerektiğinde bunları inceler ve öğrenir. | |
| PÖÇ04 | - | Mühendislik problemlerini kurgular, çözmek için yöntem geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygular. | |
| PÖÇ05 | - | Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular, bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları çözümler ve yorumlar. | |
| PÖÇ06 | - | Yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir, sistem, parça veya süreç tasarımlarında yenilikçi çözümler geliştirir. | |
| PÖÇ07 | - | Öğrenme becerilerine sahip olur. | |
| PÖÇ08 | - | Bilgisayar Mühendisliğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkında olup gerektiğinde bunları inceler ve öğrenir. | |
| PÖÇ09 | - | Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını Bilgisayar Mühendisliği alanındaki veya alan dışındaki ulusal ve uluslararası ortamlarda açık bir şekilde yazılı veya sözlü olarak aktarır. | |
| PÖÇ10 | - | Bilgisayar Mühendisliğinde uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgiye sahip olur. | |
| PÖÇ11 | - | Bilgisayar Mühendisliğinin gerektirdiği düzeyde bilgisayar yazılımı ile birlikte bilişim ve iletişim teknolojilerini ileri düzeyde etkileşimli olarak kullanır. | |
| PÖÇ12 | - | Mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. |
Haftalık Akış
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
|---|---|---|---|
| 1 | Makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmalarına giriş | Konu ile ilgili araştırma | |
| 2 | Algoritmalarının performans ölçümlerinde kullanılan yöntemlerin incelenmesi | Konu ile ilgili araştırma | |
| 3 | 2 boyutlu konvolüsyon ağlarının anlatımı | Konu ile ilgili araştırma | |
| 4 | 3 boyutlu konvolüsyon ağlarının anlatımı | Konu ile ilgili araştırma | |
| 5 | Konvolüsyon ağlarının hiper parametrelerinin belirlenmesi | Konvolüsyon ağlarının veri seti üzerinde test edilmesi | |
| 6 | Transfer öğrenme ve ince ayar yöntemlerinin tartışılması | Konu ile ilgili araştırma | |
| 7 | Oto kodlayıcı (Autoencoder) algoritmasının anlatımı | Konu ile ilgili araştırma | |
| 8 | Ara Sınav | Notların okunması | |
| 9 | Oto kodlayıcı çeşitlerinin analizi | Konu ile ilgili araştırma | |
| 10 | Generative adversarial ağların anlatımı | Konu ile ilgili araştırma | |
| 11 | Generative adversarial ağlarının uygulanması | Generative adversarial ağlarının kodlanması | |
| 12 | Derin inanç ağlarının anlatımı | Konu ile ilgili araştırma | |
| 13 | Segmentasyon uygulamasında kullanılan derin ağ yapılarının incelenmesi | Konu ile ilgili araştırma | |
| 14 | Ses verileri üzerinde derin öğrenme algoritmalarının kullanımı | Konu ile ilgili araştırma | |
| 15 | Metin verileri üzerinde derin öğrenme algoritmalarının kullanımı | Konu ile ilgili araştırma | |
| 16 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Notların okunması | |
| 17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Notların okunması |