Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
EED 4013	SİNİR AĞLARININ TEMELLERİ	SEÇMELİ	3	2	0	6

Dersi Veren Birim

Elektrik - Elektronik Mühendisliği

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

DR.ÖĞR.ÜYESİ NESLİHAN AVCU

Dersi Alan Birimler

Elektrik - Elektronik Mühendisliği

Dersin Amacı

Bu dersin amacı yapay sinir ağları sistemlerinin temel prensipleri ile tekniklerini tanıtmak ve temel yapay sinir ağları modelleri ile uygulamalarını incelemektir.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Yapay sinir ağlarının esaslarını tanımlayabilecek
2	Yaygın olarak kullanılan YSA modellerini ve öğrenme yordamlarını belirli uygulamalar için kullanabilecek
3	Yaygın olarak kullanılan sinir ağları modellerinin uygulamasında karşılaşılabilecek temel problemleri tanımlayabilecek
4	Bilgisayar kullanarak YSA yordamlarını uygulayabilecek
5	YSA'nın genelleştirme yeteneğini, eğiticili ve eğiticisiz öğrenmenin temel prensiplerini açıklayabilecektir.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	Yapay Sinir Ağlarına Giriş, YSA'larının tarihsel gelişimi
2	Temel kavram ve modeller, Genel yapay sinir hücre modeli
3	Eğiticili öğrenme,Tek katmanlı ayrık değerli perceptron.
4	Tek katmanlı ayrık değerli perceptron. Doğrusal olmayan (sigmoidal) aktivasyon fonksiyonu.
5	Çok Katmanlı Ağlar. Geriye yayılım algoritması
6	Radyal Taban Fonksiyonlu
7	AraSınav
8	Çağrışımsal bellekler, Hopfield Ağları
9	Eğiticisiz öğrenme, Yarışmacı ağlar
10	Uyarlamalı ve Özdüzenlemeli Ağlar
11	Veri Önişleme
12	YSA ların örüntü tanıma uygulamaları
13	Yapay sinir ağlarının kontrol uygulamaları
14	Kontrolör olarak yapay sinir ağları.

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak:
Neural Networks, Simon Haykin, Prentice Hall, 1998
Introduction to Artificial Neural Systems, Jacek M. Zurada, PWS Publishing Company, 1995
Yardımcı kaynaklar:
Neural Networks for Pattern Recognition, C.Bishop, Clarendon Press.
Diğer ders materyalleri: Ders sunumları

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders içeriği sunumlar aracılığıyla verilecek, ayrıca içeriği destekleyen laboratuar çalışmaları yapılacaktır.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	VZ	Vize
2	PR	Proje
3	LAB	Lab.
4	FN	Final
5	BNS	BNS	VZ * 0.25 + PR * 0.15 + LAB * 0.20 + FN * 0.40
6	BUT	Bütünleme Notu
7	BBN	Bütünleme Sonu Başarı Notu	VZ * 0.25 + PR * 0.15 + LAB * 0.20 + BUT * 0.40

*** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz.

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Ara sınav, proje, laboratuar çalışması, final

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

Ders ile ilgili kurallar dersin sayfasında duyurulacaktır.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

Email: neslihan.avcu@deu.edu.tr

Tel: 0232 301 7681

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

Derslerin başında ilan edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler	Sayısı	Süresi (saat)	Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı	13	3	39
Uygulama	14	2	28
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar	13	3	39
Vize Sınavına Hazırlık	1	6	6
Final Sınavına Hazırlık	1	10	10
Proje Hazırlama	1	20	20
Final Sınavı	1	2	2
Vize Sınavı	1	2	2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			146

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK	PK.1	PK.2	PK.3	PK.9	PK.12
ÖK.1	5
ÖK.2		5	4	4
ÖK.3	5	5
ÖK.4		3		5	2
ÖK.5	4	5

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI