Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
| Ders Kodu | : |
| Ders Türü | : |
| Ders Grubu | : |
| Eğitim Dili | : |
| Staj Durumu | : |
| Teori | : 0 |
| Uyg. | : 0 |
| Kredi | : 0 |
| Laboratuvar | : 0 |
| AKTS | : |
| Doç. Dr. Coşkun DENİZ |
| 1. | Yapay sinir ağları’nın temel kavramlarını, tekniklerini, matematik ve yazılım altyapısını öğrenerek uygulayabilme yeteneği kazanmak. |
| 2. | Günümüzde çok kullanılan YSA araçlarını tanımak, kullanabilme yeteneği kazanmak. Yeni programlama dillerinde (Java, C#, python gibi) YSA kütüphaneleri oluşturmak için gerekli temel bilgileri elde etmek. Gerçek yaşamdan Tahminleme, Sınıflandırma ve Tanıma gibi alanlarda projeler geliştirebilmek. |
| 3. | Zeki yazılımlar geliştirebilmek; makinelerin nasıl öğrenebildiğini anlamak; Etkin YSA tasarımları yapabilmek. |
| 4. | Derin öğrenme alanında gelişen araştırma konularını takip edebilir duruma gelebilmek; Bu konuda kısa seminerler hazırlayarak sunum yapabilmek. |
| 5. | Makale okuma ve yazabilme deneyimi kazanmak. |
| 1. | Prof. Dr. Ercan Öztemel, 2003, “Yapay Sinir Ağları”, Papatya Yayıncılık, 238s. (Ders Kitabı). |
| 2. | Prof. Dr. Çetin Elmas, 2007, "Yapay Zeka Uygulamaları", Seçkin Yayıncılık, 425 s. |
| 3. | Haykin, Simon, 1998, “Neural Networks: A Comprehensive Fo-undation (2nd Edition)”, Prentice-Hall, 842p. |
| Değerlendirme Türü | Adet | Yüzde |
|---|---|---|
| Ödev | 2 | %10 |
| Dönem Ödevi | 1 | %5 |
| Proje | 1 | %70 |
| Ara Sınav (Vize) | 1 | %15 |
| Etkinlik | Sayısı | Ön Hazırlık | Süre | Toplam Iş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|---|
| Kuramsal Ders | 14 | 3 | 3 | 84 |
| Ödev | 2 | 5 | 3 | 16 |
| Dönem Ödevi | 1 | 10 | 2 | 12 |
| Proje | 1 | 56 | 2 | 58 |
| Ara Sınav | 1 | 28 | 2 | 30 |
| TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat) | 200 | |||
PÇ-1 | PÇ-2 | PÇ-3 | PÇ-4 | PÇ-5 | PÇ-6 | PÇ-7 | |
OÇ-1 | 3 | 3 | 3 | 3 | 4 | 3 | 4 |
OÇ-2 | 4 | 4 | 4 | 3 | 5 | 4 | 3 |
OÇ-3 | 3 | 3 | 5 | 5 | 5 | 4 | 3 |
OÇ-4 | 3 | 3 | 3 | 3 | 4 | 3 | 4 |
OÇ-5 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 |