EEE 511 | Ders Tanıtım Bilgileri - Endüstri Mühendisliği Yüksek Lisans Programı (Tezli)

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	-
Ulusal Meslek Sınıflandırma Kodu	-
Dersin Koordinatörü	Prof. Dr. Türker İNCE
Öğretim Eleman(lar)ı	Prof. Dr. Türker İNCE
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;

Yapaysinirağmodellerinivealgoritmalarınıyapı, kullanımbiçimivekullanımyeriaçılarındansınıflayabilmeli,
Bir uygulama için uygun yapay sinir ağ modeli ve öğrenme algoritmasını seçebilmeli
Öğrenme algoritmalarını bir yazılım ortamında etkin biçimde koşturabilmeli,
Yapay sinir ağ modelleri ve öğrenme algoritmalarını işaret işleme ve kontrol uygulamalarında kullanabilmeli

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.

Dersin Kategorisi	Temel Ders
	Uzmanlık/Alan Dersleri
	Destek Dersleri
	İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
	Aktarılabilir Beceri Dersleri

Hafta	Konular	Ön Hazırlık	Öğrenme Çıktısı
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	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

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

#	PÇ Sub	Program Yeterlilikleri / Çıktıları	* Katkı Düzeyi
#	PÇ Sub	Program Yeterlilikleri / Çıktıları	1	2	3	4	5
1	Temel bilimlerin metodolojik ve uygulamalı ögeleri hakkında uygun bilgi birikimine sahip olur ve bu bilgiyi endüstriyel sistemler kapsamında mühendislik ile ilişkili problemleri tanımlamak için uygular.		-	-	-	-	-
2	En yeni yöntemleri, teknikleri ve ekipmanı kullanarak Endüstri Mühendisliği ile ilişkili problemleri tanımlar, formüle eder ve çözer.		-	-	-	-	-
3	Endüstriyel sistemlerin analizini ve tasarımını kaliteden ödün vermeden yapmak için teknikler ve araçları kullanır.		-	-	-	-	-
4	Temel araştırmaları yürütür ve ilgili konferans ve dergilerde makaleler yayınlar.		-	-	-	-	-
5	Endüstriyel sistemlerin performans ölçümünü yapmak için testler yapar, elde edilen sonuçları analiz eder ve yorumlar.		-	-	-	-	-
6	Endüstriyel sistemlerde karar verme süreçlerini yönetir.		-	-	-	-	-
7	Hayat boyu öğrenmeye yatkındır; mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkındadır, ihtiyaç duyduğunda bunları inceler ve öğrenir.		-	-	-	-	-
8	Endüstri Mühendisliği ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, yayımı, uygulanması ve gerekli teknolojilerin kullanımı aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahip olur.		-	-	-	-	-
9	Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular; bu süreçte karşılaşılan karmaşık problemleri irdeler ve çözümler; Endüstri Mühendisliği ile ilgili kıstaslara uygun, özgün bir tez hazırlar.		-	-	-	-	-
10	Bir yabancı dili kullanarak Endüstri Mühendisliği ile ilgili bilgileri takip eder, çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, o alandaki veya alan dışındaki ulusal ve uluslararası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarır.		-	-	-	-	-

EEE 511 | Ders Tanıtım Bilgileri

HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI

DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ

YENİ GÜZELBAHÇE KAMPÜSÜMÜZ

KÜRESEL KARİYER

BİLİME KATKI

İNSANA DEĞER

TOPLUMA FAYDA