Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
GPE 5036	Yapay Sinir Ağlarının Jeofizik Uygulamaları	SEÇMELİ	2	2	0	7

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

PROF.DR. MÜJGAN ŞALK

Dersi Alan Birimler

Jeofizik Mühendisliği Yüksek Lisans
Jeofizik Mühendisliği Doktora

Dersin Amacı

Son yıllarda fen ve mühendislik alanında da yaygın olarak kullanılan Yapay Sinir Ağları yöntemi, olayların örneklerine bakmakta onlardan ilgili olay hakkında genelleme yapmakta,bilgiler toplamakta ve daha sonra hiç görmediği örnekler ile karşılaşınca öğrendiği bilgileri kullanarak o örnekler hakkında karar verebilmektedir. Son yıllarda yer bilimlerinde de uygulanan yöntem birçok problemin çözümünde farklı bakış açılarının oluşmasına neden olmuştur. Özellikle tahmin- ön kestirim, modelleme ve veri işlem gibi alanlarda yöntemin başarısı ve uygulanabilirliği test edilmiştir Bu derste Yapay Sinir Ağlarının jeofizikte ön kestirim, modelleme ve veri işlem amacıyla Kullanılması gösterilecektir.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Yapay sinir ağlarının matematiksel temelini kavrayabilme
2	Yapay Sinir ağlarının Yapısını tanımlayabilme
3	Yapay sinir ağlarının Jeofizik verilerde nasıl kullanılabileceğini açıklayabilme
4	jeofizik problemin özelliklerine göre Yapay sinir ağ yapısını kurabilme
5	Yapay sinir ağlarını jeofizik problemlere uygulayabilme ve sonuçları yorumlayabilme

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
2	Yapay Sinir Ağlarının Yapısı
3	Öğrenme Kuralları,ödev
4	Yapay Sinir Ağı Modeli Çok Katmanlı Algılayıcı
5	Radyal Taban Fonksiyonlu Ağlar,ödev
6	Alternatif Ağ Yapıları ve Öğrenme Kuralları,ödev
7	Yapay Sinir Ağlarının Gravite ProspeksiyonYönteminde Uygulanması
8	Yapay Sinir Ağlarının Gravite ProspeksiyonYönteminde Uygulanması,ödev
9	Yapay Sinir Ağlarının Manyetik Prospeksiyon Yönteminde Uygulanması,ödev
10	Yapay Sinir Ağlarının Manyetik Prospeksiyon Yönteminde Uygulanması
11	Ara Sınav
12	Yapay Sinir Ağlarının Sismik Prospeksiyon Yönteminde Uygulanması
13	Öğrenci Sunumları
14	Yapay Sinir Ağlarının Zaman Serilerine Uygulanması

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

M.M.POULTON, Computational Neural Networks for Geophysical Data Handbook of Geophysical Exploration, Volume 30, Pergamon Press, 2001
William SANDHAM and Miles LEGGETT., Geophysical Applications of Artificial Neural Networks and Fuzzy logic, Kluwer Academic Publishers,2003

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders, Ödev ve Sunum,Sınav

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	ODV	ÖDEV
2	DKT	DERSE KATILIM
3	YSS	YIL SONU SINAVI
4	YSBN	YIL SONU BAŞARI NOTU	ODV * 0.40 +DKT * 0.10 + YSS * 0.50
5	BUT	BÜTÜNLEME
6	BUTBN	BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU	ODV * 0.40 +DKT * 0.10 + BUT * 0.50

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

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

ÖÇ1,ÖÇ2,ÖÇ3 Ara sınav
ÖçÇ,ÖÇ5 Ödev ve Sunum
ÖÇ1,ÖÇ2,ÖÇ3,ÖÇ4, ÖÇ5 final sınavı ile ölçülecektir.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Jeofizik Mühendisliği Bölümü Tınaztepe
Kampüsü 35160 Buca-İZMİR
mujgan.salk@deu.edu.tr

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

Pazartesi 10-12, salı 13-15 saatleri

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler	Sayısı	Süresi (saat)	Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı	13	2	26
Uygulama	13	2	26
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar	13	4	52
Vize Sınavına Hazırlık	1	5	5
Final Sınavına Hazırlık	1	10	10
Ödev Hazırlama	5	7	35
Sunum Hazırlama	1	10	10
Final Sınavı	1	4	4
Vize Sınavı	1	5	5
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			173

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK	PK.1	PK.2	PK.3	PK.8	PK.13
ÖK.1	5
ÖK.2	4
ÖK.3		5			3
ÖK.4		5	4	4	3
ÖK.5		5	4	4	3

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI