Bilgisayar Mühendisliği
Lisans	TYYÇ: 6. Düzey	QF-EHEA: 1. Düzey	EQF-LLL: 6. Düzey

Ders Genel Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu:

FET306

Ders İsmi:

Uygulamalı Yapay Sinir Ağları

Ders Yarıyılı:

Bahar

Ders Kredileri:

Teorik	Pratik	Laboratuvar	AKTS
2	1	0	5

Öğretim Dili:

Türkçe

Ders Koşulu:

Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?:

Hayır

Dersin Türü:

Bölüm Seçmeli

Dersin Seviyesi:

Lisans

TYYÇ:6. Düzey

QF-EHEA:1. Düzey

EQF-LLL:6. Düzey

Dersin Veriliş Şekli:

Yüz yüze

Dersin Koordinatörü:

Doç. Dr. CEVAT RAHEBİ

Dersi Veren(ler):

Dersin Yardımcıları:

Dersin Amaç ve İçeriği

Dersin Amacı:	Sinir ağı sistemlerin temel kural ve tekniklerini sunmak. Temel yapay sinir ağ modellerini ve uygulamalarını incelemek.
Dersin İçeriği:	Temel sinir biyolojisi, sinir ağı mimarileri ve öğrenme algoritmaları, yapay sinir ağ uygulamaları, McCulloch Pitts nöronları, tek katlı pörseptran, çok Katlı pörseptran, radyal taban fonksiyonlu ağlar, Kohonen kendini örgütleyen eşlemlemeler, öğrenen vektörel nicemleme

Öğrenme Çıktıları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;

Öğrenme Çıktıları

1 - Bilgi
Kuramsal - Olgusal
1) Beyin ile basit yapay sinir ağı modelleri arasındaki ilişkiyi tanımlayabilme
2) Çok Katlı Pörseptran, radyal taban fonksiyonlu ağlar, Kohonen kendini örgütleyen eşlemlemeler için öğrenme algoritmalarını ve en yaygın mimari yapılarını açıklayabilme
3) Farklı sinir ağ mimarilerini, onların sınırlamalarını ve her bir mimari için uygun öğrenme kurallarını ayırt edebilme
4) Tek katlı ağlarda karşılaşılan doğrusal ayırtedilebilirlik sorununu tayin edebilme ve gizli bir kat ilave ederek bu sorunun nasıl çözülebildiğini açıklayabilme ve gösterebilme
5) Yapay sinir ağ sistemlerinde iyi bir öğrenme ve genelleştirme başarımını oluşturmak için ilgili olan ana faktörleri tartışabilme
2 - Beceriler
Bilişsel - Uygulamalı
3 - Yetkinlikler
İletişim ve Sosyal Yetkinlik
Öğrenme Yetkinliği
Alana Özgü Yetkinlik
Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği

Ders Akış Planı

Hafta	Konu	Ön Hazırlık
1)	Sinir Ağları ve Tarihçesi, Biyolojik nöronlar, Yapay nöronlar
2)	Yapay Sinir Ağları, Tek katlı pörseptran ve tek katlı pörseptranda öğrenme ve genelleştirme
3)	Hebbian Öğrenme, Bayır İnişli Öğrenme
4)	Genelleştirilmiş delta kuralı, Uygulamada gözönüne alınacaklar
5)	Çok Katlı pörseptranda öğrenme, Geri yayılım Algoritması
6)	Momentumlu Öğrenme, Eşlenik Gradyan Öğrenme
7)	Yanlılık ve Değişinti, Eksik Oturtma ve Aşırı Oturtma, Genelleştirmeyi iyileştirme
8)	Ara Sınav
9)	Radyal Taban Fonksiyonlu Ağlar: Algoritmalar ve Uygulamalar
10)	Çağrışımsal Öğrenme
11)	Yarışmalı Öğrenme, Karşı yayılım Ağları, Grossberg ağları
12)	Uyarlanır Rezonans Kuramı, Kararlılık
13)	Hopfield ağlar, çift taraflı çağrışımsal hafızalar
14)	Kendini Örgütleyen Eşlemlemeler: Algoritmalar ve Uygulamalar
15)	Final

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar:
Diğer Kaynaklar:	1. Neural Networks: A Comprehensive Foundation, Simon Haykin, Pearson Education Inc. Leicestershire U.K 1999 2. Neural Networks for Pattern Recognition, C. Bishop, Oxford University Press, 1995 3. Principles of Neurocomputing for Science and Engineering, F.M.Ham and I.Kostanic, McGraw Hill, 2001

Ders - Program Öğrenme Kazanım İlişkisi

Ders Öğrenme Kazanımları	1	2	3	4	5
Program Kazanımları
1) Matematik ve fen bilimleri alanlarında yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri kullanabilme becerisi.
2) İlgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi.
3) Karmaşık mühendislik problemlerini tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi.
4) Karmaşık mühendislik problemlerinde uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi.
5) Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi.
6) Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü tasarlamak için modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi.
7) Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları seçme ve kullanma beceris.
8) Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi.
9) Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama ve deney yapma becerisi.
10) Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi.
11) Disiplin içi takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi.
12) Çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi.
13) Bireysel çalışma becerisi.
14) Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi.
15) En az bir yabancı dil bilgisi.
16) Etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme becerisi.
17) Etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi.
18) Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği konusunda farkındalık.
19) Bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi.
20) Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk ve mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi.
21) Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi.
22) Girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık.
23) Sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi.
24) Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi.
25) Mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.

Ders - Öğrenme Kazanımı İlişkisi

Etkisi Yok	1 En Düşük	2 Düşük	3 Orta	4 Yüksek	5 En Yüksek

	Dersin Program Kazanımlarına Etkisi	Katkı Payı
1)	Matematik ve fen bilimleri alanlarında yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri kullanabilme becerisi.
2)	İlgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi.
3)	Karmaşık mühendislik problemlerini tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi.
4)	Karmaşık mühendislik problemlerinde uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi.
5)	Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi.
6)	Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü tasarlamak için modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi.
7)	Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları seçme ve kullanma beceris.
8)	Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi.
9)	Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama ve deney yapma becerisi.
10)	Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi.
11)	Disiplin içi takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi.
12)	Çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi.
13)	Bireysel çalışma becerisi.
14)	Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi.
15)	En az bir yabancı dil bilgisi.
16)	Etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme becerisi.
17)	Etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi.
18)	Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği konusunda farkındalık.
19)	Bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi.
20)	Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk ve mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi.
21)	Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi.
22)	Girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık.
23)	Sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi.
24)	Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi.
25)	Mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.

Ölçme ve Değerlendirme

Yarıyıl İçi Çalışmaları	Aktivite Sayısı	Katkı Payı
Ara Sınavlar	1	% 50
Final	1	% 50
Toplam		% 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI		% 50
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI		% 50
Toplam		% 100