Yapay Sinir Ağları ve Uygulamaları (EE 505) Ders Detayları

Transkript

1 Yapay Sinir Ağları ve Uygulamaları (EE 505) Ders Detayları Ders Adı Ders Dönemi Ders Uygulama Laboratuar Kredi AKTS Kodu Saati Saati Saati Yapay Sinir Ağları ve Uygulamaları EE 505 Her İkisi Ön Koşul Ders(ler)i Dersin Dili Dersin Türü Dersin Seviyesi Ders Verilme Şekli Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri İngilizce Seçmeli Dersler Fen Bilimleri Yüksek Lisans Yüz Yüze Anlatım, Tartışma, Soru-Yanıt, Uygulama-Alıştırma Dersin Koordinatörü

2 Dersin Öğretmen(ler)i Yrd. Doç. Dr. Hakan Tora Dersin Asistanı Dersin Amacı Dersin Eğitim Çıktıları Dersin İçeriği Sinir ağı sistemlerin temel kural ve tekniklerini sunmak. Temel yapay sinir ağ medellerini ve uygulamalarını incelemek. Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; Beyin ile basit yapay sinir ağı modelleri arasındaki ilişkiyi tanımlayabilme Çok Katlı Pörseptran, radyal taban fonksiyonlu ağlar, Kohonen kendini örgütleyen eşlemlemeler için öğrenme algoritmalarını ve en yaygın mimari yapılarını açıklayabilme Farklı sinir ağ mimarilerini, onların sınırlamalarını ve her bir mimari için uygun öğrenme kurallarını ayırt edebilme Tek katlı ağlarda karşılaşılan doğrusal ayırtedilebilirlik sorununu tayin edebilme ve gizli bir kat ilave ederek bu sorunun nasıl çözülebildiğini açıklayabilme ve gösterebilme Yapay sinir ağ sistemlerinde iyi bir öğrenme ve genelleştirme başarımını oluşturmak için ilgili olan ana faktörleri tartışabilme Sınıflandırma ve örüntü tanıma gibi gerçek hayattaki problemleri çözmede sinir ağ sistemleri tasarlayabilme ve gerçekleştirebilme 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

3 Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları HaftaKonular 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 Çok Katlı Pörseptranların Uygulamaları 9 Radyal Taban Fonksiyonlu Ağlar: Algoritmalar ve Uygulamalar Bir önceki haftanın konularını tekrar etmek ve bu haftanın konularına göz atmak Bir önceki haftanın konularını tekrar etmek ve bu haftanın konularına göz atmak 10 Çağrışımsal Öğrenme 11 Yarışmalı Öğrenme, Karşı yayılım Ağları, Grossberg ağları 12 Uyarlanır Rezonans Kuramı, Kararlılık 13 Hopfield ağlar, çift taraflı çağrışımsal hafızalar

4 14 Kendini Örgütleyen Eşlemlemeler: Algoritmalar ve Uygulamalar 15 Dönem sonu sınav çalışmaları Dönem konularının tekrarı 16 Dönem sonu sınav çalışmaları Dönem konularının tekrarı Kaynaklar Ders Kitabı: Diğer Kaynaklar: 1. Neural Networks: A Comprehensive Foundation, Simon Haykin, Pearson Education Inc. Leicestershire U.K Neural Networks for Pattern Recognition, C. Bishop, Oxford University Press, Principles of Neurocomputing for Science and Engineering, F.M.Ham and I.Kostanic, McGraw Hill, 2001 Değerlendirme Sistemi Çalışmalar Sayı Katkı Payı Devam/Katılım - - Laboratuar - - Uygulama - - Alan Çalışması - - Derse Özgü Staj - - Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği - - Ödevler Sunum - - Projeler 1 20 Seminer - -

5 Ara Sınavlar/Ara Juri 2 30 Genel Sınav/Final Juri 1 30 Toplam Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu Katkısı Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı Toplam 100 Ders Kategorisi Temel Meslek Dersleri Uzmanlık/Alan Dersleri Destek Dersleri İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri Aktarılabilir Beceri Dersleri

6 Dersin Öğrenim Çıktılarının Program Yeterlilikleri ile İlişkisi # Program Yeterlilikleri / Çıktıları Katkı Düzeyi Alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular. 2 Mühendislikte uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgi sahibidir. 3 Belirsiz, sınırlı ya da eksik verileri kullanarak, bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlar ve uygular; değisik disiplinlere ait bilgileri bir arada kullanabilir. 4 Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkındadır, ihtiyaç duyduğunda bunları inceler ve öğrenir. 5 Alanı ile ilgili problemleri tanımlar ve formüle eder, çözmek için yöntem geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygular. 6 Yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir; karmaşık sistem veya süreçleri tasarlar ve tasarımlarında yenilikçi/alternatif çözümler geliştirir. 7 Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular; bu süreçte karşılaşılan karmaşık problemleri irdeler ve çözümler. 8 Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilir, bu tür takımlarda liderlik yapabilir ve karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirebilir; bağımsız çalışabilir ve sorumluluk alır. 9 Bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü B2 Genel Düzeyinde kullanarak, sözlü ve yazılı iletişim kurar. 10 Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, o alandaki veya alan dışındaki ulusal ve uluslararası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarır.

7 11 Mühendislik uygulamalarının sosyal, çevresel, sağlık, güvenlik, hukuk boyutları ile proje yönetimi ve iş hayatı uygulamalarını bilir ve bunların mühendislik uygulamalarına getirdiği kısıtların farkındadır. 12 Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. ECTS/İş Yükü Tablosu Aktiviteler Sayı Süresi (Saat) Toplam İş Yükü Ders saati (Sınav haftası dahildir: 16 x toplam ders saati) Laboratuar Uygulama Derse Özgü Staj Alan Çalışması Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi Sunum/Seminer Hazırlama Projeler Ödevler Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi

8 Toplam İş Yükü 225