Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
| Ders Kodu | : EEE671 |
| Ders Türü | : Seçmeli |
| Ders Grubu | : Doktora |
| Eğitim Dili | : İngilizce |
| Staj Durumu | : Yok |
| Teori | : 2 |
| Uyg. | : 2 |
| Kredi | : 3 |
| Laboratuvar | : 0 |
| AKTS | : 8 |
Öğrencilere Yapay Zeka (YZ), Makine Öğrenmesi (MÖ) ve Derin Öğrenme (DÖ) temelli teknikleri pratik uygulamalarla öğretmek; Bu yöntemlerin, Elektrik-Elektronik mühendisliğindeki önemini projelerle göstermek; AI ve YZ uygulamaları yapabilmek; çalışmaları sunabilme, makaleleri anlayabilme ve alandaki güncel çalışmaları takip edebilme becerisi kazanmak.
Temel kavramlar (YZ, DÖ, MÖ, vd.); Lineer regresyon; Yapay Sinir Ağları (ANN); AI; ML; DL; Tek ve çok katmanlı perseptron; İleri beslemeli, evrişimli ve yinelemeli sinir ağları (FFNN, CNN, RNN); Python uygulamaları
| 1. | AI ve DL’nin temel kavramları, teknikleri, matematik ve yazılım altyapısı hakkında bilgi ve uygulama beceri kazanmak |
| 2. | Tahminleme, sınıflandırma, kümeleme ve tanıma gibi içerikleri olan, Elektrik-elektronik mühendisliği problemleriyle ilişkili disiplinler arası alanlarda projeler geliştirebilmek. |
| 3. | Zeki yazılımlar geliştirebilmek; makinelerin nasıl öğrenebildiklerini anlamak; Faydalı ve etkin AI (YZ) tasarımları yapabilmek. |
| 4. | Derin öğrenme alanında güncel gelişmeleri takip edebilme ve kavrayabilmek; bu alanda kısa seminerler hazırlayarak sunumlar yapabilmek. |
| 5. | Alandaki makale ve gelişmeleri anlayabilme deneyimi kazanmak. |
| 1. | Haykin, Simon, 1998, “Neural Networks: A Comprehensive Foundation (2nd Edition)”, Prentice-Hall, 1998. |
| 2. | Ethem Alpaydın, “Introduction to Machine Learning (Adaptıve Computation and Machıne Learning)”, MIT press, 2004. |
| 3. | Chris Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer 2006. |
| 4. | Richard O. Duda, Peter E. Hart, and David Q. Stork, Pattern Classification, 2nd edition, Wiley, 2000. |
| 5. | Ders notları, internet kaynakları ve alandaki bilimsel literatür |
| 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 | PÇ-8 | PÇ-9 | PÇ-10 | PÇ-11 | PÇ-12 | |
OÇ-1 | 4 | 4 | 5 | 4 | 4 | 4 | 4 | 5 | 4 | 5 | 5 | 4 |
OÇ-2 | 4 | 5 | 4 | 5 | 5 | 4 | 5 | 4 | 5 | 5 | 4 | 4 |
OÇ-3 | 4 | 5 | 5 | 5 | 5 | 4 | 5 | 5 | 5 | 4 | 5 | 4 |
OÇ-4 | 5 | 5 | 5 | 4 | 4 | 5 | 5 | 5 | 5 | 4 | 5 | 5 |
OÇ-5 | 5 | 5 | 5 | 4 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |