Dersin Adı |
Seyrek Yaklaşım Algoritmaları
|
Kodu
|
Yarıyıl
|
Teori
(saat/hafta) |
Uygulama/Lab
(saat/hafta) |
Yerel Kredi
|
AKTS
|
CE 610
|
Güz/Bahar
|
3
|
0
|
3
|
7.5
|
Ön-Koşul(lar) |
Yok
|
|||||
Dersin Dili |
İngilizce
|
|||||
Dersin Türü |
Seçmeli
|
|||||
Dersin Düzeyi |
Doktora
|
|||||
Dersin Veriliş Şekli | - | |||||
Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri | - | |||||
Ulusal Meslek Sınıflandırma Kodu | - | |||||
Dersin Koordinatörü | ||||||
Öğretim Eleman(lar)ı | ||||||
Yardımcı(ları) | - |
Dersin Amacı | Bu dersin genel amacı; öncelikle öğrencilerin seyrek ve gereğinden fazla temsilleme yöntemlerinin temel prensiplerini teorik ve nümerik olarak anlaması, ve daha sonra ise bu teorik bilgilerden yararlanarak resimlerdeki gürültünün filtrelemesi, resimlerin netleştirmesi, sıkıştırılması, MAP ve MMSE öz kestirimleri, sözlük öğrenme ve bu gibi pratik uygulamalarda kullanabilmesidir. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Öğrenme Çıktıları |
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Ders Tanımı | Seyrek ve gereğinden fazla temsilleme yöntemlerinin temel prensiplerinin teorik ve nümerik olarak verilmesi ve bu teorik bilgilerden yararlanarak pratik uygulamalarda kullanabilmesi. |
|
Temel Ders | |
Uzmanlık/Alan Dersleri | ||
Destek Dersleri | ||
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri | ||
Aktarılabilir Beceri Dersleri |
Hafta | Konular | Ön Hazırlık | Öğrenme Çıktısı |
1 | Seyrek ve gereğinden fazla temsilleme yöntemlerine temel giriş | ||
2 | Eksik belirtilmiş lineer sistemler, düzenleştirme teknikleri, ve dışbükeylik | M. Elad, Sparse and Redundant Representations: From Theory to Applications in Signal and Image Processing, Springer 2010 (Ch. 1) | |
3 | Pratik takip algoritmaları | M. Elad, Sparse and Redundant Representations: From Theory to Applications in Signal and Image Processing, Springer 2010 (Ch. 3) | |
4 | Kesin çözümlerden yakınlaştırma çözümlerine geçiş | M. Elad, Sparse and Redundant Representations: From Theory to Applications in Signal and Image Processing, Springer 2010 (Ch. 5) | |
5 | Yinelemeli-çekme algoritmaları | M. Elad, Sparse and Redundant Representations: From Theory to Applications in Signal and Image Processing, Springer 2010 (Ch. 6) | |
6 | Sinyal işlemede seyreklik-arayan metotlar | M. Elad, Sparse and Redundant Representations: From Theory to Applications in Signal and Image Processing, Springer 2010 (Ch. 9) | |
7 | Sözlük öğrenme algoritmaları | M. Elad, Sparse and Redundant Representations: From Theory to Applications in Signal and Image Processing, Springer 2010 (Ch. 12) | |
8 | MAP ve MMSE öz kestirimleri | M. Elad, Sparse and Redundant Representations: From Theory to Applications in Signal and Image Processing, Springer 2010 (Ch. 11) | |
9 | Uygulamalar – Resim netleştirme, resim gürültüsü filtreleme | M. Elad, Sparse and Redundant Representations: From Theory to Applications in Signal and Image Processing, Springer 2010 (Ch. 10, Ch.14) | |
10 | Uygulamalar – Resim sıkıştırma, resim çözünürlüğü arttırma | M. Elad, Sparse and Redundant Representations: From Theory to Applications in Signal and Image Processing, Springer 2010 (Ch. 13, Ch.15.4) | |
11 | Uygulamalar – Resim içboyama, resim karikatür/doku ayrıştırma | M. Elad, Sparse and Redundant Representations: From Theory to Applications in Signal and Image Processing, Springer 2010 (Ch. 15.2, Ch. 15.3) | |
12 | Proje sunumları | ||
13 | Proje sunumları | ||
14 | Proje sunumları | ||
15 | Proje sunumları | ||
16 | Dönemin gözden geçirilmesi |
Ders Kitabı | Sparse and Redundant Representations: From Theory to Applications in Signal and Image Processing, Michael Elad, Springer 2010. ISBN 978-1-4419-7010-7 |
Önerilen Okumalar/Materyaller |
Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Katkı Payı % | LO 1 | LO 2 | LO 3 | LO 4 | LO 5 |
Katılım |
-
|
-
|
|||||
Laboratuvar / Uygulama | |||||||
Arazi Çalışması | |||||||
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği | |||||||
Portfolyo | |||||||
Ödev |
-
|
-
|
|||||
Sunum / Jüri Önünde Sunum |
1
|
30
|
|||||
Proje |
1
|
40
|
|||||
Seminer/Çalıştay | |||||||
Sözlü Sınav | |||||||
Ara Sınav |
1
|
30
|
|||||
Final Sınavı | |||||||
Toplam |
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı |
3
|
100
|
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı | ||
Toplam |
Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Süre (Saat) | İş Yükü |
---|---|---|---|
Teorik Ders Saati (Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati) |
16
|
3
|
48
|
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati (Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati) |
16
|
0
|
|
Sınıf Dışı Ders Çalışması |
16
|
3
|
48
|
Arazi Çalışması |
0
|
||
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği |
0
|
||
Portfolyo |
0
|
||
Ödev |
-
|
-
|
0
|
Sunum / Jüri Önünde Sunum |
1
|
30
|
30
|
Proje |
1
|
80
|
80
|
Seminer/Çalıştay |
0
|
||
Sözlü Sınav |
0
|
||
Ara Sınavlar |
1
|
19
|
19
|
Final Sınavı |
0
|
||
Toplam |
225
|
#
|
PÇ Sub | Program Yeterlilikleri / Çıktıları |
* Katkı Düzeyi
|
||||
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
|||
1 |
Bilgisayar Mühendisliği alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular. |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
2 |
Bilgisayar Mühendisliği alanında uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgi sahibidir. |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
3 |
Belirsiz, sınırlı ya da eksik verileri kullanarak, bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlar ve uygular; değişik disiplinlere ait bilgileri bir arada kullanabilir. |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
4 | Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkındadır, ihtiyaç duyduğunda bunları inceler ve öğrenir. |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
5 |
Bilgisayar Mühendisliği alanı ile ilgili problemleri tanımlar ve formüle eder, çözmek için yöntem geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygular. |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
6 |
Yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir; karmaşık sistem veya süreçleri tasarlar ve tasarımlarında yenilikçi/alternatif çözümler geliştirir. |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
7 |
Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular; bu süreçte karşılaşılan karmaşık problemleri irdeler ve çözümler. |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
8 |
Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilir, bu tür takımlarda liderlik yapabilir ve karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirebilir; bağımsız çalışabilir ve sorumluluk alır. |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
9 |
Bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü B2 Genel Düzeyinde kullanarak, sözlü ve yazılı iletişim kurar. |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
10 |
Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, o alandaki veya alan dışındaki ulusal ve uluslararası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarır. |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
11 |
Bilgisayar Mühendisliği uygulamalarının sosyal, çevresel, sağlık, güvenlik, hukuk boyutları ile proje yönetimi ve iş hayatı uygulamalarını bilir ve bunların bilgisayar mühendisliği uygulamalarına getirdiği kısıtların farkındadır. |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
12 |
Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest
İzmir Ekonomi Üniversitesi, dünya çapında bir üniversiteye dönüşürken aynı zamanda küresel çapta yetkinliğe sahip başarılı gençler yetiştirir.
Daha Fazlası..İzmir Ekonomi Üniversitesi, nitelikli bilgi ve yetkin teknolojiler üretir.
Daha Fazlası..İzmir Ekonomi Üniversitesi, toplumsal fayda üretmeyi varlık nedeni olarak görür.
Daha Fazlası..