LİSANSÜSTÜ EĞİTİM ENSTİTÜSÜ
Elektrik-Elektronik Mühendisliği Yüksek Lisans (Tezsiz)
EEE 517 | Ders Tanıtım Bilgileri
| Dersin Adı |
Derin Öğrenme Yöntemleri ve Uygulamaları
|
|
Kodu
|
Yarıyıl
|
Teori
(saat/hafta) |
Uygulama/Lab
(saat/hafta) |
Yerel Kredi
|
AKTS
|
|
EEE 517
|
Güz/Bahar
|
3
|
0
|
3
|
7.5
|
| Ön-Koşul(lar) |
Yok
|
|||||
| Dersin Dili |
İngilizce
|
|||||
| Dersin Türü |
Seçmeli
|
|||||
| Dersin Düzeyi |
Yüksek Lisans / Doktora
|
|||||
| Dersin Veriliş Şekli | - | |||||
| Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri | Problem çözmeDeney / Laboratuvar / Atölye uygulamaAnlatım / Sunum | |||||
| Dersin Koordinatörü | ||||||
| Öğretim Eleman(lar)ı | ||||||
| Yardımcı(ları) | - | |||||
| Dersin Amacı | Bu ders öğrencilere makine öğrenmesi terminolojisi, en yaygın derin öğrenme algoritmaları, derin öğrenme tekniklerinin Python ve TensorFlow ile gerçek-hayat problemlerine uygulanması, öğrenme parametrelerinin seçimi ve sonuçların yorumlanması hakkında genel bilgi vermeyi amaçlar. |
| Öğrenme Çıktıları |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
| Ders Tanımı | Bu ders, yüz tanıma, sürücüsüz araçlar, insansı konuşma vb. gibi yapay zekâdaki birçok yeni gelişmenin temelindeki derin öğrenmeye bir giriş niteliğindedir. Temel sinir ağları, evrişimsel ve tekrarlayan ağ yapıları ve doğal dil işlemeyi kapsayan konular hem teoriye hem de pratiğe odaklanarak işlenecektir. Kalkülüs, lineer cebir, olasılık ve istatistik konularında güçlü bir temel ve Python ile kodlama deneyimi beklenmektedir. Makine öğrenmesi ile ilgili temel bilgi olması yararlıdır ama gereklilik değildir. |
|
|
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 | Makine Öğrenmesinin Temelleri | I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville, Deep Learning, MIT Press, 2016. ISBN: 978-0262035613, Ch 5. |
| 2 | Derin Öğrenmeye Giriş | I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville, Deep Learning, MIT Press, 2016. ISBN: 978-0262035613, Ch 6. |
| 3 | TensorFlow’a Giriş | I. Zafar et al., Hands-On Convolutional Neural Networks with TensorFlow, Packt Publishing, 2018. ISBN: 978-1789130331, Ch 1. |
| 4 | Derin Sinir Ağları | I. Zafar et al., Hands-On Convolutional Neural Networks with TensorFlow, Packt Publishing, 2018. ISBN: 978-1789130331, Ch 2. |
| 5 | Evrişimsel Sinir Ağlarının Temelleri | I. Zafar et al., Hands-On Convolutional Neural Networks with TensorFlow, Packt Publishing, 2018. ISBN: 978-1789130331, Ch 2. |
| 6 | Ödev-1 Sunumları | |
| 7 | TensorFlow ile Görüntü Sınıflandırma | I. Zafar et al., Hands-On Convolutional Neural Networks with TensorFlow, Packt Publishing, 2018. ISBN: 978-1789130331, Ch 3. |
| 8 | TensorFlow ile Nesne Algılama ve Bölümleme | I. Zafar et al., Hands-On Convolutional Neural Networks with TensorFlow, Packt Publishing, 2018. ISBN: 978-1789130331, Ch 4. |
| 9 | Derin Sinir Ağlarını Geliştirme | I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville, Deep Learning, MIT Press, 2016. ISBN: 978-0262035613, Ch 7, 8. |
| 10 | Ödev-2 Sunumları | |
| 11 | Tekrarlayan Sinir Ağları | I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville, Deep Learning, MIT Press, 2016. ISBN: 978-0262035613, Ch 10. |
| 12 | Doğal Dil İşleme | I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville, Deep Learning, MIT Press, 2016. ISBN: 978-0262035613, Ch 12. |
| 13 | Ödev-3 Sunumları | |
| 14 | Proje Sunumları | |
| 15 | Dönemin Gözden Geçirilmesi | |
| 16 | Final Sınavı |
| Ders Kitabı |
|
| Önerilen Okumalar/Materyaller |
|
DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ
| Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Katkı Payı % |
| Katılım | ||
| Laboratuvar / Uygulama | ||
| Arazi Çalışması | ||
| Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği | ||
| Portfolyo | ||
| Ödev |
3
|
30
|
| Sunum / Jüri Önünde Sunum | ||
| Proje |
1
|
40
|
| Seminer/Çalıştay | ||
| Sözlü Sınav | ||
| Ara Sınav | ||
| Final Sınavı |
1
|
30
|
| Toplam |
| Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı |
4
|
70
|
| Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı |
1
|
30
|
| 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
|
0
|
|
| Sınıf Dışı Ders Çalışması |
14
|
4
|
56
|
| Arazi Çalışması |
0
|
||
| Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği |
0
|
||
| Portfolyo |
0
|
||
| Ödev |
3
|
12
|
36
|
| Sunum / Jüri Önünde Sunum |
0
|
||
| Proje |
1
|
60
|
60
|
| Seminer/Çalıştay |
0
|
||
| Sözlü Sınav |
0
|
||
| Ara Sınavlar |
0
|
||
| Final Sınavı |
1
|
20
|
20
|
| Toplam |
220
|
DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ
|
#
|
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. |
|||||
| 2 | Elektrik ve Elektronik 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 | Elektrik ve Elektronik 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 | 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. |
|||||
| 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