Dersin Adı |
İşaret İşleme ve KontrolİçinYapay SinirAğları
|
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 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 |
X
|
|
Destek Dersleri | ||
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri | ||
Aktarılabilir Beceri Dersleri |
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 |
Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Katkı Payı % |
Katılım | ||
Laboratuvar / Uygulama | ||
Arazi Çalışması | ||
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği | ||
Ödev |
5
|
20
|
Sunum / Jüri Önünde Sunum | ||
Proje | ||
Seminer/Çalıştay | ||
Sözlü Sınav | ||
Ara Sınav |
2
|
40
|
Final Sınavı |
1
|
40
|
Toplam |
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı | 60 |
|
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı | 40 |
|
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
|
||
Sınıf Dışı Ders Çalışması |
15
|
2
|
|
Arazi Çalışması | |||
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği | |||
Ödev |
5
|
10
|
|
Sunum / Jüri Önünde Sunum | |||
Proje | |||
Seminer/Çalıştay | |||
Sözlü Sınav | |||
Ara Sınavlar |
2
|
15
|
|
Final Sınavı |
1
|
42
|
|
Toplam |
200
|
#
|
Program Yeterlilikleri / Çıktıları |
* Katkı Düzeyi
|
||||
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
||
1 | Elektrik ve Elektronik Mühendisliği alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular. |
X | ||||
2 | Elektrik ve Elektronik 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 | Elektrik ve Elektronik 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 | Elektrik ve Elektronik Mühendisliği uygulamalarının sosyal, çevresel, sağlık, güvenlik, hukuk boyutları ile proje yönetimi ve iş hayatı uygulamalarını bilir ve bunların elektrik ve elektronik mühendisliği uygulamalarına getirdiği kısıtların farkındadır. | X | ||||
12 | Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. Araştırma ve yayın etiği ilkelerine uygun davranır. | X |
*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest