LİSANSÜSTÜ EĞİTİM ENSTİTÜSÜ
Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Programı (Tezsiz)
EEE 511 | Ders Tanıtım Bilgileri
Dersin Adı |
İşaret İşleme ve Kontrol İçin Yapay Sinir Ağları
|
Kodu
|
Yarıyıl
|
Teori
(saat/hafta) |
Uygulama/Lab
(saat/hafta) |
Yerel Kredi
|
AKTS
|
EEE 511
|
Güz/Bahar
|
3
|
0
|
3
|
7.5
|
Ön-Koşul(lar) |
Yok
|
|||||
Dersin Dili |
İngilizce
|
|||||
Dersin Türü |
Seçmeli
|
|||||
Dersin Düzeyi |
Yüksek Lisans
|
|||||
Dersin Veriliş Şekli | - | |||||
Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri | - | |||||
Dersin Koordinatörü | ||||||
Öğretim Eleman(lar)ı | ||||||
Yardımcı(ları) | - |
Dersin Amacı | Dersin amacı öğrencilerin: i)temel yapay sinir ağ modellerini ve öğrenme algoritmalarını bilmelerini ve ii) yapay sinir ağ modellerini ve ilişkin öğrenme algoritmalarını işaret işleme ve kontrol uygulamalarında kullanabilmelerini hedefler |
Öğrenme Çıktıları |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
Ders Tanımı | Yapay sinir ağ mimarileri ve öğrenme algoritmaları. Çok katmanlı algılayıcı, radyal taban fonksiyonlu ağlar ve destek vektör makineleri. Regresyon / fonksiyon yaklaşımı, sınıflama ve öbekleme. İşaret işleme, filtreleme ve örüntü tanıma için yapay sinir ağları. Sistem tanılama ve kontrol için yapay sinir ağları. |
|
Temel Ders | |
Uzmanlık/Alan Dersleri | ||
Destek Dersleri | ||
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri | ||
Aktarılabilir Beceri Dersleri |
HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI
Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
1 | Biyolojiksel motivasyon.Tarihsel bakış | Introduction. S. Haykin, Neural Networks and Learning Machines, Pearson Education, 3rd Ed., 2009, ISBN13 9780131293762 ISBN10 0131293761. Lecture Notes. |
2 | Yapay sinir ağ modellerinin ve öğrenme algoritmalarının sınıflandırılması | Introduction. S. Haykin, Neural Networks and Learning Machines, Pearson Education, 3rd Ed., 2009, ISBN13 9780131293762 ISBN10 0131293761. Lecture Notes. |
3 | Uyarlanır doğrusal eleman, en küçük kareler algoritması ve yakınsaklık analizi | Introduction. S. Haykin, Neural Networks and Learning Machines, Pearson Education, 3rd Ed., 2009, ISBN13 9780131293762 ISBN10 0131293761. Lecture Notes. |
4 | Ayrık algılayıcı ve algılayıcı öğrenme kuralı | Introduction. S. Haykin, Neural Networks and Learning Machines, Pearson Education, 3rd Ed., 2009, ISBN13 9780131293762 ISBN10 0131293761. Lecture Notes. |
5 | Çok-katmanlı algılayıcı, geriye yayılım algoritması ve çeşitleri ile yakınsaklık analizi, aşırı öğrenme | Introduction. S. Haykin, Neural Networks and Learning Machines, Pearson Education, 3rd Ed., 2009, ISBN13 9780131293762 ISBN10 0131293761. Lecture Notes. |
6 | Radyal tabanlı ağlar, giriş ve giriş-çıkış öbekleme ile tasarım | Introduction. S. Haykin, Neural Networks and Learning Machines, Pearson Education, 3rd Ed., 2009, ISBN13 9780131293762 ISBN10 0131293761. Lecture Notes. |
7 | Destek vector makineleri, Mercer teoremi, kernel gösterilimi, Lagrange çarpanları | Introduction. S. Haykin, Neural Networks and Learning Machines, Pearson Education, 3rd Ed., 2009, ISBN13 9780131293762 ISBN10 0131293761. Lecture Notes. |
8 | Genelleme, Vapnik-Chervonenkis boyutu | Introduction. S. Haykin, Neural Networks and Learning Machines, Pearson Education, 3rd Ed., 2009, ISBN13 9780131293762 ISBN10 0131293761. Lecture Notes. |
9 | 1. Arasınav | |
10 | Yapay sinir ağları ile örüntü tanıma, öznitelik çıkarımı, boyut ve veri indirgeme | Introduction. S. Haykin, Neural Networks and Learning Machines, Pearson Education, 3rd Ed., 2009, ISBN13 9780131293762 ISBN10 0131293761. Lecture Notes. |
11 | Yapay sinir ağları ile 1-boyutlu biyomedikal işaret işleme | Introduction. S. Haykin, Neural Networks and Learning Machines, Pearson Education, 3rd Ed., 2009, ISBN13 9780131293762 ISBN10 0131293761. Lecture Notes. |
12 | Yapay sinir ağları ile biyomedikal görüntü işleme | Introduction. S. Haykin, Neural Networks and Learning Machines, Pearson Education, 3rd Ed., 2009, ISBN13 9780131293762 ISBN10 0131293761. Lecture Notes. |
13 | 2. Arasınav | |
14 | Yapay sinir ağları ile system tanılama | Introduction. S. Haykin, Neural Networks and Learning Machines, Pearson Education, 3rd Ed., 2009, ISBN13 9780131293762 ISBN10 0131293761. Lecture Notes. |
15 | Yapay sinir ağ tabanlı kontrolör | Introduction. S. Haykin, Neural Networks and Learning Machines, Pearson Education, 3rd Ed., 2009, ISBN13 9780131293762 ISBN10 0131293761. Lecture Notes. |
16 | Dönemin gözden geçirilmesi |
Ders Kitabı | Yukarıda belirtilen kitap ve ders notları |
Önerilen Okumalar/Materyaller | İlgili Kitaplar ve Araştırma Makaleler |
DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ
Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Katkı Payı % |
Katılım | ||
Laboratuvar / Uygulama |
6
|
60
|
Arazi Çalışması | ||
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği | ||
Portfolyo | ||
Ödev | ||
Sunum / Jüri Önünde Sunum | ||
Proje |
2
|
40
|
Seminer/Çalıştay | ||
Sözlü Sınav | ||
Ara Sınav | ||
Final Sınavı | ||
Toplam |
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı |
8
|
100
|
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı | ||
Toplam |
AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU
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
|
2
|
32
|
Sınıf Dışı Ders Çalışması |
15
|
4
|
60
|
Arazi Çalışması |
0
|
||
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği |
0
|
||
Portfolyo |
0
|
||
Ödev |
0
|
||
Sunum / Jüri Önünde Sunum |
0
|
||
Proje |
2
|
42
|
84
|
Seminer/Çalıştay |
0
|
||
Sözlü Sınav |
0
|
||
Ara Sınavlar |
0
|
||
Final Sınavı |
0
|
||
Toplam |
224
|
DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ
#
|
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. | X | ||||
2 | Bilgisayar Mühendisliği alanında uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgi sahibidir. | X | ||||
3 | Belirsiz, sınırlı ya da eksik verileri kullanarak, bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlar ve uygular, değişik disiplinlere ait bilgileri bir arada kullanabilir. | X | ||||
4 | Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkındadır, ihtiyaç duyduğunda bunları inceler ve öğrenir. | X | ||||
5 | Bilgisayar Mühendisliği alanı ile ilgili problemleri tanımlar ve formüle eder, çözmek için yöntem geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygular. | X | ||||
6 | Yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir, karmaşık sistem veya süreçleri tasarlar ve tasarımlarında yenilikçi/alternatif çözümler geliştirir. | X | ||||
7 | Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular, bu süreçte karşılaşılan karmaşık problemleri irdeler ve çözümler. | X | ||||
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. | X | ||||
9 | Bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü B2 Genel Düzeyinde kullanarak, sözlü ve yazılı iletişim kurar. | X | ||||
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. | X | ||||
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. | X | ||||
12 | Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. | X |
*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest