Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
Yapay Sinir Ağlarına Giriş
Ders Kodu: BİS524
Ders Türü: Seçmeli
Ders Grubu: Yüksek Lisans
Eğitim Dili: Türkçe
Staj Durumu: Yok
Teori: 1
Uyg.: 0
Kredi: 1
Laboratuvar: 0
AKTS: 2
Amaç

Bu ders, yapay sinir ağları ile ilgili temel bilgiler verir ve uygulama örnekleri sunar. Tıp alanında, kullanımlarına ve nasıl faydalanılacağına yer verilmektedir.

Özet İçerik

Yapay sinir ağlarına ilişkin temel kavramlar, yapay sinir ağlarının teorik yapısının incelenmesi, aktivasyon fonkiyonları, öğrenme algoritmaları.

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Öğrenme Çıktıları
1.YSA ile ilgili temelleri kavramak
2.Yapay Sinir Ağ yapıları anlama
3.YSA Öğrenme algoritmalarını öğrenme
4.YSA tasarımında dikkat edilmesi gereken hususları kavrama
5.YSA uygulama alanlarını keşfetme
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1.Öztemel, E. (2003). Yapay sinir ağlari. PapatyaYayincilik, Istanbul.
2.Zurada, J. M. (1992). Introduction to artificial neural systems (Vol. 8). St. Paul: West publishing company.
3.Haykin, S. S., Haykin, S. S., Haykin, S. S., Elektroingenieur, K., & Haykin, S. S. (2009). Neural networks and learning machines (Vol. 3). Upper Saddle River: Pearson education.
4.Hagan, M. T., Demuth, H. B., Beale, M. H., & De Jesús, O. (1996). Neural network design (Vol. 20). Boston: Pws Pub..
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
1. Hafta - Teorik
Temel tanım ve kavramlar
2. Hafta - Teorik
YSA'ların gelişim tarihi
3. Hafta - Teorik
YSA'ların yapısı ve temel elemanları
4. Hafta - Teorik
YSA modelleri
5. Hafta - Teorik
Öğrenme ve uyum, sinirağı öğrenme kuralları-1
6. Hafta - Teorik
Öğrenme ve uyum, sinir ağı öğrenme kuralları-2
7. Hafta - Teorik
Tek-katmanlı geri beslemeli ağlar.
8. Hafta - Teorik
Literatür tarama ve tartışma (Ara sınav)
9. Hafta - Teorik
Tek-katmanlı geri beslemeli ağlar.
10. Hafta - Teorik
Çok katmanlı ileri beslemeli ağlar-1
11. Hafta - Teorik
Çok katmanlı ileri beslemeli ağlar-2
12. Hafta - Teorik
Aktivasyon fonkiyonları
13. Hafta - Teorik
Sinir ağı uygulamaları-1
14. Hafta - Teorik
Sinir ağı uygulamaları-2
15. Hafta - Dönem Sonu Sınavı (Final)
Final sınavı
Değerlendirme
Değerlendirme TürüAdetYüzde
Derse Katılım (Performans)1%5
Ödev1%5
Ara Sınav (Vize)1%20
Dönem Sonu Sınavı (Final)1%70
İş Yükü Hesaplaması
EtkinlikSayısıÖn HazırlıkSüreToplam Iş Yükü (Saat)
Kuramsal Ders140114
Ödev1505
Ara Sınav110111
Dönem Sonu Sınavı120121
TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat)51
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
PÇ-1
PÇ-2
PÇ-3
PÇ-4
PÇ-5
PÇ-6
PÇ-7
PÇ-8
PÇ-9
PÇ-10
OÇ-1
2
5
4
4
4
4
4
4
5
3
OÇ-2
4
5
4
3
5
5
3
3
5
3
OÇ-3
3
5
4
5
5
5
3
4
5
5
OÇ-4
2
4
3
4
5
4
3
4
5
4
OÇ-5
5
4
5
4
5
5
4
4
4
3
Adnan Menderes Üniversitesi - Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
2026