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

Ders Genel Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu:

FET312

Ders İsmi:

Derin Öğrenme

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:

Farklı tip verilerden elde edilen üst düzey özellikleri derin mimarilerden
yararlanarak öğrenmek için kullanılabilecek yöntemlerinin sunulması ve bu
yöntemlerin görüntü tanımadan robot kontrolüne kadar farklı amaçlar için nasıl
uygulanabileceğinin gösterilmesi.

Dersin İçeriği:

Derin öğrenmenin tarihçesi ve teorik avantajları, Derin öğrenme için
kullanılabilecek temel yapay sinir ağı mimarileri ve öğrenme algoritmaları, Dağıtık Modellerin Düzenlenmesi, Derin Modellerin Eğitimi için Optimizasyon Teknikleri, Konvolüsyonel ağlar, Geri beslemeli ve özyineli ağlar, Otomatik Kodlayıcılar ve Lineer Faktör Modelleri, Temsil Yoluyla Öğrenme, Derin Üretken Modeller.

Öğrenme Çıktıları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;

Öğrenme Çıktıları

1 - Bilgi
Kuramsal - Olgusal
1) Öğrenciler etkinliği açısından yaygın derin öğrenme yöntemlerini değerlendirebilir.
2) Öğrenciler kullanılması düşünelen derin öğrenme yönteminin avantaj ve dezavantajlarını değerlendirebilir.
3) Öğrenciler temel derin öğrenme çözümleri tasarlayıp sınayabilir.
4) Öğrenciler öngörülen çözüm için uygun derin öğrenme mimarisi ve algoritmasını belirleyip uygular.
5) Öğrenciler derin modellerin düzenlenmesi ve optimizasyon yöntemleri hakında bilgi sahibidir.
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)	Giriş (Tarihçe ve Teorik Temeller)
2)	Denetimli öğrenme ve Sığ Sinir Ağları
3)	Derin Sinir Ağları
4)	Kayıp Fonksiyonları
5)	Derin Modellerin Eğitimi için Optimizasyon Teknikleri
6)	Geriye Yayılım Algoritması
7)	İlklendirme ve Performans Ölçümü
8)	Ara sınav
9)	Konvolüsyonel Ağlar
10)	Artık Ağlar ve Dönüştürücüler
11)	Graf Sinir Ağları ve Üretken Ağlar
12)	İleri Segmentasyon Teknikleri
13)	Proje Sunumları
14)	Proje Sunumları
15)	Final

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar:
Diğer Kaynaklar:	Deep Learning Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, MIT Press Neural Networks and Deep Learning , Michael Nielsen

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.	5
6)	Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü tasarlamak için modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi.	5
7)	Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları seçme ve kullanma beceris.	5
8)	Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi.	4
9)	Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama ve deney yapma becerisi.	4
10)	Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi.	4
11)	Disiplin içi takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi.	3
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
Toplam		%
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI		% 0
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI		%
Toplam		%