Dersin Ayrıntıları
YarıyılKoduAdıT+U+LKrediAKTSSon Güncelleme Tarihi
7COMP 4437YAPAY SİNİR AĞLARI2+2+03618.07.2024

 
Dersin Detayları
Dersin Dili İngilizce
Dersin Düzeyi Lisans
Bölümü / Programı BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ
Öğrenim Türü Örgün Öğretim
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Öğretim Şekli Yüz Yüze
Dersin Amacı Teorik bilgi ve makine öğrenmesi problemleri üzerinde pratik deneyim ile yapay sinir ağları temeli oluşturulması; bazı güncel derin sinir ağı mimarilerinin öğrenilmesi; herhangi verilen özel bir problem için başarılı yapay sinir ağı tasarımı ve eğitimi yapabilmek için yetenek ve öngörünün geliştirilmesi ve; rekabetçi sinir ağı geliştirme için güncel programlama yeteneklerinin kazanılması.
Dersin İçeriği Algılayıcı, çok katmanlı ileri beslemeli ağları, hesaplamalı çizge yoluyla geri-yayılım, derin sinir ağları ve eğitimleri, evrişimsel sinir ağları ve mimarileri, özyinelemeli ağlar
Dersin Yöntem ve Teknikleri
Ön Koşulları Yok
Dersin Koordinatörü Dr. Öğr. Üyesi Arman Savran
Dersi Verenler Dr. Öğr. Üyesi Arman Savran
Dersin Yardımcıları Yok
Dersin Staj Durumu Yok

Ders Kaynakları
Kaynaklar Eli Stevens, Luca Antiga, and Thomas Viehmann, Deep Learning with PyTorch, 2020, Manning Publications [free online]
Charu C. Aggarwal, Neural Networks and Deep Learning, 2018, Springer [free online]
Vishnu Subramanian, Deep Learning with PyTorch, 2018, Packt [free online]
Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, Deep Learning, 2016, MIT Press, [free online]
Introduction to Machine Learning, Ethem Alpaydın, MIT Press, 3. Edition, 2015

Ders Yapısı
Matematik ve Temel Bilimler %30
Mühendislik Bilimleri %30
Mühendislik Tasarımı %40

Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Etkinlikler ayrıntılı olarak "Değerlendirme" ve "İş Yükü Hesaplaması" bölümlerinde verilmiştir.

Değerlendirme Ölçütleri
Yarıyıl Çalışmaları Sayısı Katkı
Ara Sınav/Mid-Term 1 % 20
Küçük Sınav/Quiz 4 % 20
Ödev/Homework 2 % 20
Yarıyıl Sonu Sınavı/ Dönem Projesi/Contribution of final Examination and Final Project 1 % 40
Toplam :
8
% 100

 
AKTS Hesaplama İçeriği
İş Yükü Sayısı Süre Toplam İş Yükü (Saat)
Ara Sınav/Mid-Term 1 10 10
Küçük Sınav/Quiz 4 4 16
Ödev/Homework 2 8 16
Uygulama Çalış. (Lab.,Sanal Mah.,Stüdyo Çalış. vb.)/Practice(Lab., Virtual Court,Stu. Studies etc.) 14 2 28
Ders Süresi(14 hafta) Toplam ders saati/Course Teaching Hours(14 weeks)Total course hours 14 2 28
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön Çalışma)/Further self-study 14 2 28
Yarıyıl Sonu Sınavı/ Dönem Projesi/Contribution of final Examination and Final Project 1 30 30
Toplam İş Yükü   AKTS Kredisi : 6 156

 
Dersin Öğrenme Çıktıları: Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir:
Sıra NoAçıklama
1 Sinir ağlarının temel kavramlarının öğrenilmesi
2 Çok katmanlı ileri besleme ağlarının uygulanması
3 Rekabetçi öğrenme yöntemlerinin uygulanması
4 Radyal tabanlı fonksiyon ağlarının uygulanması
5 Evrişimli sinir ağlarının uygulanması
6 Derin öğrenme modellerinin eğitiminde temel sorunların ve çözümlerin anlaşılması
7 Modern mimari tasarım yaklaşımları
8 Sinir ağı geliştirme için Python ve PyTorch kullanma yeteneği

 
Ders Konuları
HaftaKonuÖn HazırlıkDökümanlar
1 Giriş: yapay sinir ağlarının tanımı, uygulamaları, tarihsel gelişimi, ders konularının tanıtımı Teori ve Pratik
2 Algılayıcı Teori ve Pratik
3 Doğrusal sınıflandırıcılar Teori ve pratik
4 Öğrenme ve genelleme Teori ve pratik
5 Çok katmanlı ileri beslemeli ağlar Teori ve Pratik
6 Geri-yayılım Teori ve Pratik
7 Derin Öğrenme Yazılımı Teori ve pratik
8 Evrişimsel sinir ağları Teori ve Pratik
9 Evrişimsel mimariler Teori ve pratik
10 Derin öğrenme eğitimi için kurulum Teori ve Pratik
11 Derin öğrenme eğitim dinamikleri Teori ve Pratik
12 Öz yinelemeli Ağlar Teori ve Pratik
13 İleri eğitim teknikleri Teori ve pratik
14 Konuların gözden geçirilmesi Teori ve Pratik

 
Dersin Program Çıktılarına Katkısı
P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11
Tüm 4 5 3 4 3 3 3 3 2
Ö1
Ö2
Ö3
Ö4
Ö5
Ö6
Ö7
Ö8

  Katkı Düzeyi: 1: Çok Düşük 2: Düşük 3: Orta 4: Yüksek 5: Çok Yüksek

  
  https://obs.yasar.edu.tr/oibs/bologna/progCourseDetails.aspx?curCourse=4005000552874&lang=tr