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 |
X
|
|
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 temel kuramlarını üst düzeyde anlar ve uygular, |
-
|
-
|
-
|
X
|
-
|
|
2 | Bilgisayar Mühendisliği'nde en son gelişmeler dahil olmak üzere genişlemesine ve derinlemesine bilgi sahibidir, |
-
|
-
|
-
|
-
|
X
|
|
3 | Bilgisayar Mühendisliği'nde en yeni bilgilere ulaşır ve bunları kavrayarak araştırma yapabilmek için gerekli yöntem ve becerilerde üst düzeyde yeterliğe sahiptir, |
-
|
-
|
-
|
-
|
X
|
|
4 | Bilime veya teknolojiye yenilik getiren, yeni bir bilimsel yöntem veya teknolojik ürün/süreç geliştiren ya da bilinen bir yöntemi yeni bir alana uygulayan kapsamlı bir çalışma yapar, |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
5 | Özgün bir araştırma sürecini bağımsız olarak algılar, tasarlar, uygulama ve sonuçlandırır; bu süreci yönetir, |
-
|
X
|
-
|
-
|
-
|
|
6 | Akademik çalışmalarının çıktılarını saygın akademik ortamlarda yayınlayarak bilim ve teknoloji literatürüne katkıda bulunur, |
-
|
-
|
X
|
-
|
-
|
|
7 | Bilimsel, teknolojik, sosyal ve kültürel gelişmeleri değerlendirir ve bilimsel tarafsızlık ve etik sorumluluk bilinciyle topluma aktarır, |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
8 | Bilgisayar Mühendisliği'nde fikirlerin ve gelişmelerin eleştirel analizini, sentezini ve değerlendirmesini yapar, |
-
|
X
|
-
|
-
|
-
|
|
9 | Bilgisayar Mühendisliği'nde çalışanlarla ve daha geniş bilimsel ve sosyal topluluklarla yazılı ve sözlü etkin iletişim kurar, İngilizce'yi en az Avrupa Dil Portföyü C1 Genel Düzeyinde kullanarak ileri düzeyde yazılı, sözlü ve görsel iletişim kurar ve tartışır, |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
10 | Bilgisayar Mühendisliğinin kullanıldığı sistem ve konularla ilgili strateji, politika ve planlar geliştirir ve elde edilen sonuçları yorumlar. |
-
|
-
|
X
|
-
|
-
|
*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..