DERS ADI

Dersi Veren Birim

Tıbbi Bilişim Yüksek Lisans

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

DOÇ.DR. GÜLESER KALAYCI DEMİR

Dersi Alan Birimler

Tıbbi Bilişim Yüksek Lisans

Dersin Amacı

Bu derste, öğrencinin temel nöral ağ yapıları ve öğrenme algoritmaları ile örüntü tanımlama, görüntü işleme ve işlemsel görme uygulamalarını öğrenmesi amaçlanmıştır. Öğrenmenin üç farklı çeşidi, denetimli, denetimsiz ve takviyeli öğrenme anlatılacak ve uygulamaları tartışılacaktır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

1) S. Haykin, Neural Networks: A Comprehensive Foundation 2nd edition, (Prentice Hall, 1999)
2) K. Mehrotra, C. Mohan, and S. Ranka, Elements of Artificial Neural Networks, MIT Press, 1997.
3) C. Looney, Pattern Recognition Using Neural Networks, Oxford University Press, 1997
4) C. Bishop, Neural Networks for Pattern Recognition, Oxford University Press, 1995.
5) J. Hertz, A. Krogh, R.G. Palmer, Introduction to the Theory of Neural Computation (Addison-Wesley, 1991)

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Problem çözümleme, tasarım ve uygulama, sunum/ders anlatım ve etkileşimli tartışma

Değerlendirme Yöntemleri

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Ödevlerin, projelerin ve sınavların değerlendirilmesi.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

Dönem boyunca derslerin %70'ine devam zorunludur. Derste anlatılan konuları içeren haftalık ödevler verilebilir ve bu ödevler toplanarak değerlendirilebilir. Ders saatine ve ödev teslimi ile ilgili belirtilen zamana uyulmalıdır.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Elektrik-Elektronik Bölümü
e-mail: guleser.kalayci@deu.edu.tr
Tel: 0232 301 71 52

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan Edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi