Yapay Sinir Ağları ve Yüksek Enerji Fiziği Uygulamaları
|
|
- Pinar Renda
- 7 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 Yapay Sinir Ağları ve Yüksek Enerji Fiziği Uygulamaları Ece Akıllı Université de Genève 12 Eylül 2016 CERN TR E. Akıllı (UNIGE) Yapay Sinir Ağları / 18
2 Akış 1 Makine Ogrenimi 2 Yapay Sinir Aglari 3 Araclar 4 Yapay Sinir Aglari ve Yuksek Enerji Fizigi E. Akıllı (UNIGE) Yapay Sinir Ağları / 18
3 Makine Ogrenimi Makine Ogrenimi Tanim: Bilgisayarlarin bir goreve programlanmadan, veri uzerinden gorevini gerceklestirebilmek icin ne yapacagini cesitli algoritmalar kullanarak ogrenmesi ve gorevini yerine getirebilmesi Farkli makine ogrenimi algoritmalari: Yapay sinir aglari Karar agaclari Ornek: Tenis oynamali miyiz?... E. Akıllı (UNIGE) Yapay Sinir Ağları / 18
4 Makine Ogrenimi Makine Ogrenimi Iki temel ogrenme turu: Gozetimli ogrenme: Etiketlenmis gozlemlerden ogrenme Siniflandirma Ornek: Fotografta gordugumuz bulasik makinesi mi zebra mi? Regresyon (deger tahmini) Ornek: Cenevre de ev kiralari gelecek sene ne kadar olacak? Gozetimsiz ogrenme: Algoritmanin kendi kendine kesifler yaptigi ogrenme Kumeleme Boyut azaltimi E. Akıllı (UNIGE) Yapay Sinir Ağları / 18
5 Yapay Sinir Aglari Yapay Sinir Aglari Insan beyninden esinlenerek gelistirilmistir Yapay sinir aglari insan sinir sisteminin basit calisma seklini model olarak alir E. Akıllı (UNIGE) Yapay Sinir Ağları / 18
6 Yapay Sinir Aglari Yapay Sinir Aglari Gerekli sinir aglari elementleri: Noronlar Noronlardan olusan katmanlar: Girdiler katmani, gizli katman(lari), ciktilar katmani Farkli katmanlarin noronlarini birbirine baglayan degerler Her katmanda fazladan bir noron Algoritmaya bagli olarak cesitli ogrenme parametreleri: Ogrenme hizi,... Gerekli veriler: Ogrenme veri kumesi Test veri kumesi E. Akıllı (UNIGE) Yapay Sinir Ağları / 18
7 Yapay Sinir Aglari Makine ogrenimi genel olarak cok hizli gelisen bir alan Son yillarda Yapay Sinir Aglari, ozellikle de cok gelisti Figure: Yapay Sinir Aglari Figure: E. Akıllı (UNIGE) Yapay Sinir Ağları / 18
8 Yapay Sinir Aglari nin bazi alanlarda Yapay Sinir Aglari ndan cok daha basarili oldugu gozlemlendi son yillarda bircok odul/yarisma kazandi daha kompleks verilerden daha cok bilgi lineer olmayan fonksiyonlar ve baglantilar sayesinde elde edebiliyor E. Akıllı (UNIGE) Yapay Sinir Ağları / 18
9 Yapay Sinir Aglari Gorsel: Luke de Oliveira E. Akıllı (UNIGE) Yapay Sinir Ag ları / 18
10 Yapay Sinir Aglari (Derin) Yapay Sinir Aglari Matematigi Yaygin olarak kullanilan algoritmalardan biri: Feedforward NN, Backpropogation Backpropagation: 1 Feedforward step 2 Backpropogation of errors N : Neural Net x: input t: target a (i) : input received at layer i f (i) (): activation function of layer i W i, b i : NN weights and bias applied to input at layer i a (i+1) : final output delivered to layer i+1 Mapping by N : x N t with the Hypothesis: H(x, N ) N : a (i+1) = f (i) (W i a (i) + b i ) Mapping results in error: E(t, H(x, N )), Goal: Minimize ΣE E. Akıllı (UNIGE) Yapay Sinir Ağları / 18
11 Yapay Sinir Aglari (Derin) Yapay Sinir Aglari Matematigi NN weights are represented by θ t = (W t, b t ) with time steps t, To minimize the error ΣE, apply the update θ t+1 = θ t + θ t, θ t is defined by the training hyperparameters and gradient of Φ Training hyperparameters γ: learning rate, µ: momentum Φ: cost function E. Akıllı (UNIGE) Yapay Sinir Ağları / 18
12 Yapay Sinir Aglari Yapay Sinir Aglari ile Cozulebilecek Problemler ve Yapay Sinir Ağlari nin Kullanim Alanlari Saglik: Klinik teshis, gorsel yorumlama, sinyal yorumlamasi... Finans: Sahtecilik, algoritmik ticaret Pazarlama: Netflix onerileri Spotify onerileri Amazon onerileri Google, Facebook,... Link E. Akıllı (UNIGE) Yapay Sinir Ağları / 18
13 Araclar Araclar Yuksek Enerji Fizigi: Toolkit for Multivariate Data Analysis with ROOT (TMVA) hrefhttp://tmva.sourceforge.net Link Keras Link Theano Link Tensorflow (Google) Link XGBoost Link Scikit-learn (Python) Matlab... E. Akıllı (UNIGE) Yapay Sinir Ağları / 18
14 Yapay Sinir Aglari ve Yuksek Enerji Fizigi Yapay Sinir Aglari ve Yuksek Enerji Fizigi Birkac kullanim/arastirma alani: Fizik analizi Parcacik siniflandirmasi Dedektor Data Science at LHC: E. Akıllı (UNIGE) Yapay Sinir Ağları / 18
15 Yapay Sinir Aglari ve Yuksek Enerji Fizigi Yapay Sinir Aglari ve Yuksek Enerji Fizigi Jet Images: Kalorimetredeki bilgiyi, kamera pixelleri gibi kullanarak Yapay Sinir Aglari kullanan bir parcacik siniflandirma yontemi Ariel Schwartzman et al. E. Akıllı (UNIGE) Yapay Sinir Ağları / 18
16 Yapay Sinir Aglari ve Yuksek Enerji Fizigi Yapay Sinir Aglari ve Yuksek Enerji Fizigi Bir baska parcacik siniflandirma yontemi :Eldeki verileri kullanarak Yapay Sinir Aglari ndan maksimum bilgiyi elde etmeyi beklemek E. Akıllı (UNIGE) Yapay Sinir Ağları / 18
17 Yapay Sinir Aglari ve Yuksek Enerji Fizigi Yapay Sinir Aglari ve Yuksek Enerji Fizigi Liquid Argon Time Projection Chamber, LArTPCs DNN Reconstruction: E. Akıllı (UNIGE) Yapay Sinir Ağları / 18
18 Yapay Sinir Aglari ve Yuksek Enerji Fizigi Terminoloji: Emre Aladag E. Akıllı (UNIGE) Yapay Sinir Ağları / 18
19 Yapay Sinir Aglari ve Yuksek Enerji Fizigi Tesekkurler! E. Akıllı (UNIGE) Yapay Sinir Ağları / 18
Zeki Optimizasyon Teknikleri
Zeki Optimizasyon Teknikleri Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Network) Doç.Dr. M. Ali Akcayol Yapay Sinir Ağları Biyolojik sinir sisteminden esinlenerek ortaya çıkmıştır. İnsan beyninin öğrenme, eski
DetaylıYAPAY ZEKA VE DERİN ÖĞRENMENİN GÜNÜMÜZDEKİ UYGULAMA ALANLARI
YAPAY ZEKA VE DERİN ÖĞRENMENİN GÜNÜMÜZDEKİ UYGULAMA ALANLARI DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN ALTAN BİLGİSAYAR MÜH. BÖL. İSKENDERUN TEKNİK ÜNİVERSİTESİ KONUŞMA İÇERİĞİ Bilgisayar Bilimi Makine Öğrenmesi nedir? Makine
DetaylıYıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü. Şekil Tanıma Final Projesi. Selçuk BAŞAK 08501008
Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Şekil Tanıma Final Projesi Selçuk BAŞAK 08501008 Not: Ödevi hazırlamak için geliştirdiğim uygulama ve kaynak kodları ektedir.
DetaylıBoosting. Birol Yüceoğlu Migros T.A.Ş.
Boosting Birol Yüceoğlu Migros T.A.Ş. www.veridefteri.com biroly@migros.com.tr İçerik Karar ağaçları Bagging Boosting Ana fikir Boosting vs. Bagging LightGBM Scikit-learn AdaBoost Calibration Gradient
DetaylıHafta 01 - Giriş. BGM Siber Güvenlik için Makine Öğrenme Yöntemleri. Yüksek Lisans Programı. Dr. Ferhat Özgür Çatak
BGM 565 - Siber Güvenlik için Makine Öğrenme Yöntemleri Bilgi Güvenliği Mühendisliği Yüksek Lisans Programı Dr. Ferhat Özgür Çatak ozgur.catak@tubitak.gov.tr İstanbul Şehir Üniversitesi 2018 - Bahar İçindekiler
DetaylıYAPAY SĠNĠR AĞLARININ EKONOMĠK TAHMĠNLERDE KULLANILMASI
P A M U K K A L E Ü N İ V E R S İ T E S İ M Ü H E N D İ S L İ K F A K Ü L T E S İ P A M U K K A L E U N I V E R S I T Y E N G I N E E R I N G C O L L E G E M Ü H E N D ĠS L ĠK B ĠL ĠM L E R ĠD E R G ĠS
DetaylıÇATI DÖŞEMESİNDE MEYDANA GELEN YOĞUŞMA VE BUHARLAŞMA KÜTLELERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE TAHMİN EDİLMESİ
S.Ü. Müh.-Mim. Fak. Derg., c.21, s.1-2, 2006 J. Fac.Eng.Arch. Selcuk Univ., v.21, n.1-2, 2006 ÇATI DÖŞEMESİNDE MEYDANA GELEN YOĞUŞMA VE BUHARLAŞMA KÜTLELERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE TAHMİN EDİLMESİ Ömer
DetaylıYapay Sinir Ağlarına Giriş. Dr. Hidayet Takçı
Yapay Sinir Ağlarına Giriş Dr. Hidayet Takçı htakci@gmail.com http://htakci.sucati.org Giriş Neden Yapay Sinir Ağları (YSA) Bazı işler insanlar tarafından kolaylıkla yerine getirilirken mevcut bilgisayarlar
Detaylıİlk Yapay Sinir Ağları. Dr. Hidayet Takçı
İlk Yapay Sinir Ağları Dr. Hidayet htakci@gmail.com http://htakci.sucati.org Tek katmanlı algılayıcılar (TKA) Perceptrons (Rosenblat) ADALINE/MADALINE (Widrow and Hoff) 2 Perseptron eptronlar Basit bir
DetaylıDerin Yapay Sinir Ağları ve Derin Öğrenme ye Kısa Bir Giriş
Derin Yapay Sinir Ağları ve Derin Öğrenme ye Kısa Bir Giriş Dr. Öğr. Üyesi Emre Akbaş BMO Semineri 24 Kasım 2018 Bilgisayar Mühendisliği Orta Doğu Teknik Üniversitesi 1 Yanıtlamaya çalışacağımız sorular
DetaylıDoç.Dr.Erkan ÜLKER, Selçuk Üniversitesi Mühendislik F, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
17.05.2014 Sayfa 1 Curve Fitting with RBS Functional Networks RBS fonksiyonel ağı ile eğri uygunluğu Andr es Iglesias, Akemi G alvez Department of Applied Mathematics and Computational Sciences, University
DetaylıHafta 13 - Adversarial ML
BGM 565 - Siber Güvenlik için Makine Öğrenme Yöntemleri Bilgi Güvenliği Mühendisliği Yüksek Lisans Programı Dr. Ferhat Özgür Çatak ozgur.catak@tubitak.gov.tr İstanbul Şehir Üniversitesi 2018 - Bahar İçindekiler
Detaylıİş Zekası. Hafta 6 Kestirimci Modelleme Teknikleri. Yrd. Doç. Dr. H. İbrahim CEBECİ
İş Zekası Hafta 6 Kestirimci Modelleme Teknikleri Business Intelligence and Analytics: Systems for Decision Support 10e isimli eserden adapte edilmiştir Bölüm Amaçları Yapay Sinir Ağları (YSA) kavramını
DetaylıT.C. KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ YAPAY SİNİR AĞLARI. Doç.Dr. Necaattin BARIŞÇI FİNAL PROJESİ
T.C. KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ YAPAY SİNİR AĞLARI Doç.Dr. Necaattin BARIŞÇI YAPAY SİNİR AĞLARI İLE KORONER ARTER HASTALIĞI RİSK Öğrenci : SİNEM ÖZDER Numarası : 118229001004
DetaylıTedarik Zinciri Yönetiminde Yapay Zeka Teknikler
Tedarik Zinciri Yönetiminde Yapay Zeka Teknikler Doç.Dr.Mehmet Hakan Satman mhsatman@istanbul.edu.tr İstanbul Üniversitesi 2014.10.22 Doç.Dr.Mehmet Hakan Satmanmhsatman@istanbul.edu.tr Tedarik Zinciri
DetaylıYapay Sinir Ağları. (Artificial Neural Networks) DOÇ. DR. ERSAN KABALCI
Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks) J E O L O J İ M Ü H E N D İ S L İ Ğ İ A. B. D. E S N E K H E S A P L A M A Y Ö N T E M L E R İ - I DOÇ. DR. ERSAN KABALCI Yapay Sinir Ağları Tarihçe Biyolojik
DetaylıYAPAY SİNİR AĞLARI. Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ
YAPAY SİNİR AĞLARI Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ İÇERİK Sinir Hücreleri Yapay Sinir Ağları Yapısı Elemanları Çalışması Modelleri Yapılarına Göre Öğrenme Algoritmalarına Göre Avantaj ve
DetaylıDerin Öğrenme. M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi
Derin Öğrenme M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Giriş Yapay zeka nedir? Yapay sinir ağları nasıl çalışır? Derin öğrenme nedir? Derin öğrenme modelleri nelerdir? Derin öğrenme uygulama alanları nelerdir?
DetaylıBüyük Veri ve Endüstri Mühendisliği
Büyük Veri ve Endüstri Mühendisliği Mustafa Gökçe Baydoğan Endüstri Mühendisliği Bölümü Boğaziçi Üniversitesi İstanbul Yöneylem Araştırması/Endüstri Mühendisliği Doktora Öğrencileri Kolokyumu 21-22 Nisan
DetaylıMİKROŞERİT HAT ENDÜKTANS BÜYÜKLÜĞÜNÜN BİLGİ TABANLI YAPAY SİNİR AĞLARI ile MODELLENMESİ
MİKROŞERİT HAT ENDÜKTANS BÜYÜKLÜĞÜNÜN BİLGİ TABANLI YAPAY SİNİR AĞLARI ile MODELLENMESİ Levent AKSOY e-posta: levent@ehb.itu.edu.tr Neslihan Serap ŞENGÖR e-posta: neslihan@ehb.itu.edu.tr Elektronik ve
DetaylıÇok Katmanlı Algılayıcılar. Dr. Hidayet Takçı
Çok Katmanlı Algılayıcılar Dr. Hidayet Takçı htakci@gmail.com http://htakci.sucati.org Perceptron Sınıflandırması Perceptronlar sadece doğrusal sınıflandırma yapabilir. 2 Yapay Sinir Ağları ve Uygulamaları
DetaylıWEB SAYFALARINA İLİŞKİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE SINIFLANDIRMA YÖNTEMİ
WEB SAYFALARINA İLİŞKİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE SINIFLANDIRMA YÖNTEMİ Doç.Dr Erhan Akyazı Marmara Üniversitesi Bilişim Bölümü eakyazi@marmara.edu.tr Şafak Kayıkçı Marmara Üniversitesi Bilişim Bölümü safak@safakkayikci.com
DetaylıVERİ MADENCİLİĞİ VE SOSYAL AĞ ANALİZİ ARAŞTIRMA LABORATUVARI
BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ VERİ MADENCİLİĞİ VE SOSYAL AĞ ANALİZİ ARAŞTIRMA LABORATUVARI 10 Aralık 2011, Cumartesi Fen ve Mühendislik Alanlarındaki Çeşitli Araştırma Projelerinden Örneklemeler İçerik
DetaylıMATLAB. Y. Doç. Dr. Aybars UĞUR Yapay Sinir Ağları Ders Notları
MATLAB Y. Doç. Dr. Aybars UĞUR Yapay Sinir Ağları Ders Notları MATLAB Nedir? MATLAB, Mathworks firmasının geliştirdiği teknik bir programlama dilidir. (www.mathworks.com) MATLAB, teknik hesaplamalar ve
Detaylıetme çabalarının en son ürünlerinden bir tanesi yapay sinir ağları (YSA) teknolojisidir.
İnsanlığın doğayı araştırma ve taklit etme çabalarının en son ürünlerinden bir tanesi yapay sinir ağları (YSA) teknolojisidir. Beynin üstün özellikleri, bilim adamlarını üzerinde çalışmaya zorlamış ve
Detaylıİç Basınç Altında İnce Cidarlı Kabukların Yapay Sinir Ağları ile Çözümü
Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 10-3 (006),447-451 İç Basınç Altında İnce Cidarlı Kabukların Yapay Sinir Ağları ile Çözümü Ömer KELEŞOĞLU, Adem FIRAT Fırat Üniversitesi,
DetaylıVERİ MADENCİLİĞİ önemsiz olmayan, gizli, önceden bilinmeyen, potansiyel olarak kullanışlı
Veri Madenciliği, örüntü tanıma, istatistik ve matematiksel yöntemlerin kullanımıyla devasa miktardaki güncel ya da geçmiş veri içerisinden ilgi çekici ( önemsiz olmayan, gizli, önceden bilinmeyen, potansiyel
DetaylıYapı Kredi Bankası Ar-Ge Çalışmaları Araştırma, Vizyon ve Uygulama. Eğitmen: Onur AĞIN
Yapı Kredi Bankası Ar-Ge Çalışmaları Araştırma, Vizyon ve Uygulama Eğitmen: Onur AĞIN 2016 Biz Kimiz? Kuruluş 9Eylül 2013 14 Kişilik bir Takım 11 Ar-Ge Mühendisi 2 Ar-Ge Koordinatörü 1 Müdür Yenilik Prototip
DetaylıYapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks)
Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks) Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks) Yapay Sinir Ağları (YSA) genelde doğrusal olmayanolaylarımodellememetodudur. Bir kuralı veya algoritması
DetaylıBAŞKENT ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ BENZER SÜREÇLERDE ÜRETİLEN ÜRÜNLER İÇİN YAPAY ZEKA İLE ZAMAN TAHMİNİ SONER ŞÜKRÜ ALTIN
BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ BENZER SÜREÇLERDE ÜRETİLEN ÜRÜNLER İÇİN YAPAY ZEKA İLE ZAMAN TAHMİNİ SONER ŞÜKRÜ ALTIN YÜKSEK LİSANS TEZİ 2011 BENZER SÜREÇLERDE ÜRETİLEN ÜRÜNLER İÇİN YAPAY
DetaylıTHE ANALYSES OF THIN WALLED TUBES BY USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
Niğde Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Cilt 6 Sayı 1-2, (2002), 45-54 İNCE CİDARLI ÜP SİSEMLERİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE ANALİZİ Ömer KELEŞOĞLU *, Adem FIRA ÖZE Bu çalışmada, tüp sistemlerin
DetaylıCBS ve Coğrafi Hesaplama
Yıldız Teknik Üniversitesi CBS ve Coğrafi Hesaplama 2. Bölüm Yrd. Doç. Dr. Alper ŞEN Harita Mühendisliği Bölümü Kartografya Anabilim Dalı web: http://www.yarbis.yildiz.edu.tr/alpersen/ E mail: alpersen@yildiz.edu.tr
DetaylıYapay Zeka ya giris. Yapay sinir aglari ve bulanik mantik. Uzay CETIN. Université Pierre Marie Curie (Paris VI),
Yapay Zeka ya giris Yapay sinir aglari ve bulanik mantik Uzay CETIN Université Pierre Marie Curie (Paris VI), Master 2 Recherche, Agents Intelligents, Apprentissage et Décision (AIAD) November 11, 2008
DetaylıBüyük Veri İçin İstatistiksel Öğrenme (Statistical Learning for Big Data)
Büyük Veri İçin İstatistiksel Öğrenme (Statistical Learning for Big Data) M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bu dersin sunumları, The Elements of Statistical Learning: Data
DetaylıGelişmişlik Göstergesi Olarak Gece Işıkları: İl Bazında GSYH Tahmini
tepav The Economic Policy Research Foundation of Turkey Gelişmişlik Göstergesi Olarak Gece Işıkları: İl Bazında GSYH Tahmini Seda Başıhoş Ankara Kasım 30, 2016 Gece Işıkları Nedir? Slide 2 Slide 3 Temsili
DetaylıÇok katmanlı ileri sürümlü YSA da standart geri yayıyım ve momentum geri yayılım algoritmalarının karşılaştırılması. (Eğitim/Hata geri yayılım)
Çok katmanlı ileri sürümlü YSA da standart geri yayıyım ve momentum geri yayılım algoritmalarının karşılaştırılması (Eğitim/Hata geri yayılım) Özetçe Bu çalışmada çok katmanlı ve ileri sürümlü bir YSA
DetaylıAkademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 5, Sayı: 50, Temmuz 2017, s
Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 5, Sayı: 50, Temmuz 2017, s. 119-125 Yayın Geliş Tarihi / Article Arrival Date Yayınlanma Tarihi / The Publication Date 29.05.2017 30.07.2017 Yrd. Doç. Dr. Mehmet
DetaylıVeri ve Metin Madenciliği
Veri ve Metin Madenciliği Zehra Taşkın Veri Madenciliği Bir kutu toplu iğne İçine 3 boncuk düşürdünüz Nasıl alacağız? Fikirler? Veri Madenciliği Data Information Knowledge Veri madenciliği; Büyük yoğunluklu
DetaylıVeri ve Metin Madenciliği. Zehra
Veri ve Metin Madenciliği Zehra Taşkın @zehrataskin Büyük Veri https://www.youtube.com/watch?v=tzxmjbl-i4y Veri Madenciliği Bir kutu toplu iğne İçine 3 boncuk düşürdünüz Nasıl alacağız? Veri Madenciliği
DetaylıÇok Markalı Servis İstasyonları için Yapay Sinir Ağları ile Görüntü Tabanlı Araç Marka ve Modeli Tanıma Yazılımı
BAÜ Fen Bil. Enst. Dergisi Cilt 13(1) 88-101 (2011) Çok Markalı Servis İstasyonları için Yapay Sinir Ağları ile Görüntü Tabanlı Araç Marka ve Modeli Tanıma Yazılımı Gürkan TUNA 1 Trakya Üniversitesi, Edirne
DetaylıKaraciğerde Oluşan Hastalıkların Tespitinde Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Kullanılması
Karaciğerde Oluşan Hastalıkların Tespitinde Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Kullanılması 1 Emre DANDIL Bilecik Ş. Edebali Üniversitesi emre.dandil@bilecik.edu.tr +90228 214 1613 Sunum İçeriği Özet Giriş
DetaylıVeri Bilim - Yapay Öğrenme Yaz Okulu, 2017 Matematiksel Temeller ve Vaka Çalışmaları
Veri Bilim - Yapay Öğrenme Yaz Okulu, 2017 Matematiksel Temeller ve Vaka Çalışmaları Boğaziçi Üniversitesi, TETAM, Kandilli, İstanbul Konu ve Kapsam Bu yaz okulunda veri bilim ve yapay öğrenme alanında
DetaylıBIL684 Nöron Ağları Dönem Projesi
BIL684 Nöron Ağları Dönem Projesi SNNS Uygulama Parametrelerinin bir Örnek Aracılığı ile İncelenmesi Kerem ERZURUMLU A0064552 Bu rapor ile Bil684 Nöron Ağları dersi kapsamında gerçekleştirilmiş olan SNNS
DetaylıMekatronik Mühendisliği Uygulamalarında Yapay Zekâ. Ders 1- Yapay Zekâya Giriş. Erhan AKDOĞAN, Ph.D.
Mekatronik Mühendisliği Uygulamalarında Yapay Zekâ Ders 1- Yapay Zekâya Giriş Erhan AKDOĞAN, Ph.D. Yapay Zekâ nedir?! İnsanın düşünme ve karar verme yeteneğini bilgisayarlar aracılığı ile taklit etmeye
DetaylıÖrüntü Tanıma (EE 448) Ders Detayları
Örüntü Tanıma (EE 448) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Örüntü Tanıma EE 448 Bahar 3 0 0 3 5 Ön Koşul Ders(ler)i Dersin Dili Dersin Türü Dersin
DetaylıMuhammet Fatih AKBAŞ, Enis KARAARSLAN, Cengiz GÜNGÖR
Yazılım Tanımlı Ağların Güvenliğinde Yapay Zeka Tabanlı Çözümler: Ön İnceleme Muhammet Fatih AKBAŞ, Enis KARAARSLAN, Cengiz GÜNGÖR İzmir Katip Çelebi Üniversitesi, Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi, Ege
DetaylıGÖRÜNTÜ DÖNÜŞÜMÜNDE YAPAY SİNİR AĞLARI YAKLAŞIMI
GÖRÜNTÜ DÖNÜŞÜMÜNDE YAPAY SİNİR AĞLARI YAKLAŞIMI Esra HASALTIN 1 Erkan BEŞDOK 2 1 Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Mühendislik Fakültesi, Erciyes Üniversitesi, 3839, Talas, Kayseri 2 Bilgisayar Anabilim
DetaylıWEEK 11 CME323 NUMERIC ANALYSIS. Lect. Yasin ORTAKCI.
WEEK 11 CME323 NUMERIC ANALYSIS Lect. Yasin ORTAKCI yasinortakci@karabuk.edu.tr 2 INTERPOLATION Introduction A census of the population of the United States is taken every 10 years. The following table
DetaylıNaive Bayes Yöntemi ile Spam Mail Teşhisi Kübra KURNAZ
Naive Bayes Yöntemi ile Spam Mail Teşhisi 2 17574006-Kübra KURNAZ Yıldız Teknik Üniversitesi, Elektrik-Elektronik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Tezsiz Yüksek Lisans Bilgi Teknolojileri Özet
DetaylıCam Elyaf Katkılı Betonların Yarmada Çekme Dayanımlarının Yapay Sinir Ağları İle Tahmini
6 th International Advanced Technologies Symposium (IATS 11), 16-18 May 211, Elazığ, Turkey Cam Elyaf Katkılı Betonların Yarmada Çekme Dayanımlarının Yapay Sinir Ağları İle Tahmini S. Yıldız 1, Y. Bölükbaş
DetaylıBÜYÜK VERI UYGULAMALARı DERS 3. Doç. Dr. Yuriy Mishchenko
1 BÜYÜK VERI UYGULAMALARı DERS 3 Doç. Dr. Yuriy Mishchenko BÜYÜK VERI ÇERÇEVESI Mevcut, genel biçim ve çeşitli veriler Bir genel veri modelleme yaklaşımı SAKLI İLİŞKİLER İş kararları MAKİNE ÖĞRENME 2 BÜYÜK
DetaylıÖzörgütlemeli Öğrenme (SOM) A. Cumhur KINACI
Özörgütlemeli Öğrenme (SOM) A. Cumhur KINACI Öğrenme Türleri Eğiticili Öğrenme Eğiticisiz Öğrenme: Ağın verilerin sınıflandırmasını dışarıdan yardım almadan kendi başına yapmasıdır. Bunun olabilmesi için
DetaylıPSM 11 PEM YAKIT HÜCRELERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE MODELLENMESİ
PSM 11 PEM YAKIT HÜCRELERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE MODELLENMESİ U. Özveren 2, S. Dinçer 1 1 Yıldız Teknik Üniversitesi, Kimya Müh. Bölümü, Davutpaşa Kampüsü, 34210 Esenler / İstanbul e-posta: dincer@yildiz.edu.tr
DetaylıTürkiyede ki İş Kazalarının Yapay Sinir Ağları ile 2025 Yılına Kadar Tahmini
International Journal of Engineering Research and Development, Vol.4, No., January 202 46 Türkiyede ki İş Kazalarının Yapay Sinir Ağları ile 2025 Yılına Kadar Tahmini Hüseyin Ceylan ve Murat Avan Kırıkkale
DetaylıKolektif Öğrenme Metotları
Kolektif Öğrenme Metotları Kolektif öğrenme algoritmalarına genel bakış 1-Bagging 2-Ardışık Topluluklarla Öğrenme (Boosting) 3-Rastsal Altuzaylar 4-Rastsal Ormanlar 5-Aşırı Rastsal Ormanlar 6-Rotasyon
DetaylıROBOTLARIN YAPAY SİNİR AĞLARI KULLANILARAK DENETİMİ.
ROBOTLARIN YAPAY SİNİR AĞLARI KULLANILARAK DENETİMİ Murat ŞEKER 1 Ahmet BERKAY 1 EMurat ESİN 1 ArşGör,Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü, Bilgisayar MühBöl 41400 Gebze mseker@bilmuhgyteedutr aberkay@bilmuhgyteedutr,
DetaylıConcept Learning. Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ. Yapay Zeka - Kavram Öğrenme
Concept Learning Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ 1 İÇERİK Öğrenme Metotları Kavram Öğrenme Nedir? Terminoloji Find-S Algoritması Candidate-Elimination Algoritması List-Then Elimination Algoritması
DetaylıDr. Ergün AKGÜN Kimdir?
Dr. Ergün AKGÜN Kimdir? Dr. Ergün AKGÜN 1985 yılında Bursa nın İnegöl İlçesinde doğmuştur. Lisans eğitimini Muğla Üniversitesi Sınıf Öğretmenliği bölümünde yapmıştır. Muğla Üniversitesinde Eğitim Programları
DetaylıYapay Sinir Ağları ile Web İçeriklerini Sınıflandırma. Yazarlar: Esra Nergis Güven, Hakan Onur ve Şeref Sağıroğlu. Sunan : Esra Nergis Güven
Yapay Sinir Ağları ile Web İçeriklerini Sınıflandırma Yazarlar: Esra Nergis Güven, Hakan Onur ve Şeref Sağıroğlu Sunan : Esra Nergis Güven İçerik Giriş Amaç ve Kapsam Sınıflandırma Geliştirilen Sistem
DetaylıMAKİNE ÖĞRENMESİ NİN EKONOMİ ARAŞTIRMALARINDA KULLANIMI
MAKİNE ÖĞRENMESİ NİN EKONOMİ ARAŞTIRMALARINDA KULLANIMI Bige Küçükefe 1 MACHINE LEARNING STUDIES IN ECONOMICS Öz Günümüzde daha büyük veri setleri, standart doğrusal modele göre daha karmaşık ilişkilerin
DetaylıSENİ TÜRKİYE NİN BANKASINA BEKLİYORUZ. UZMAN YARDIMCISI ALIM SINAVI 13 EKİM 2018
SENİ TÜRKİYE NİN BANKASINA BEKLİYORUZ. Bankamızın Iṡtanbul da bulunan Genel Müdürlük Bölümlerinde görevlendirilecek çalışma arkadaşlarımızı seçmek üzere 13 Ekim 2018 Cumartesi ve izleyen günlerde Uzman
DetaylıYapay Sinir Ağları. YZM 3226 Makine Öğrenmesi
Yapay Sinir Ağları YZM 3226 Makine Öğrenmesi Outline Yapay Sinir Ağları Tanımı Tarihçe Neden YSA kullanırız? YSA uygulamaları Temel YSA modelleri Paradigms of Machine Learning Rule Induction Neural Network
DetaylıYAPAY SĠNĠR AĞLARI ĠLE KOCAELĠ ĠLĠNĠN PUANT YÜK TAHMĠNĠ. Oya DEMİRER Demet ÖZDEMİR Melih İNAL
YAPAY SĠNĠR AĞLARI ĠLE KOCAELĠ ĠLĠNĠN PUANT YÜK TAHMĠNĠ Oya DEMİRER Demet ÖZDEMİR Melih İNAL Kocaeli Ü. Müh.Fak. Elektrik Müh.Bl.MSB İzmit İnşaat BaşkanlığıKocaeli Ü.Tek.Fak.Elektronik Eğ. odemirer@hotmail.com
DetaylıOtomatik Diyet Gözetimi için Gıda İmgelerinin Anlamsal Bölütlemesi
Otomatik Diyet Gözetimi için Gıda İmgelerinin Anlamsal Bölütlemesi Sinem Aslan 1,2, Gianluigi Ciocca 1, Raimondo Schettini 1 1 Department of Informatics, Systems and Communication, University of Milano-Bicocca,
DetaylıISSN : Isparta-Turkey YAPAY SĠNĠR AĞLARI (YSA) YÖNTEMĠ ĠLE GLOBAL RADYASYON TAHMĠNĠ
ISSN:1306-3111 e-journal o New World Sciences Academy 2011, Volume: 6, Number: 2, Article Number: 1A0174 Kadir Günoğlu ENGINEERING SCIENCES Betül Mavi Received: November 2010 Ġskender Akkurt Accepted:
DetaylıHafta 05 - Karar Ağaçları/Kümeleme
BGM 565 - Siber Güvenlik için Makine Öğrenme Yöntemleri Bilgi Güvenliği Mühendisliği Yüksek Lisans Programı Dr. Ferhat Özgür Çatak ozgur.catak@tubitak.gov.tr İstanbul Şehir Üniversitesi 2018 - Bahar İçindekiler
DetaylıİSTATİKSEL NORMALİZASYON TEKNİKLERİNİN YAPAY SİNİR AĞIN PERFORMANSINA ETKİSİ
İSTATİKSEL NORMALİZASYON TEKNİKLERİNİN YAPAY SİNİR AĞIN PERFORMANSINA ETKİSİ Selahattin YAVUZ * Muhammet DEVECİ ** ÖZ Son yıllarda, yapay sinir ağları pek çok alanda uygulanan ve üzerinde en çok araştırma
DetaylıMÜHENDİSLİK VE TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ 2016/2017 ÖĞRETİM YILI 1. YARIYIL FİNAL SINAVI PROGRAMI 1. SINIF
BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ 1. SINIF 2 Ocak Pazartesi 3 Ocak Salı 4 Ocak Çarşamba 5 Ocak Perşembe 6 Ocak Cuma Bilgisayar Mühendisliğine Giriş Fransızca I Sınıf: 118-222 Kimya I Sınıf: 118-231-314 BİLGİSAYAR
DetaylıKaynaklı İmalat Operasyon Sürelerinin Matlab Yapay Sinir Ağları ile Tahmin Edilmesi
Gazi Mühendislik Bilimleri Dergisi 2018, 4(1): 16-24 gmbd.gazipublishing.com Kaynaklı İmalat Operasyon Sürelerinin Matlab Yapay Sinir Ağları ile Tahmin Edilmesi Evin SÜTCÜ *,a a Sakarya Üniversitesi Endüstri
DetaylıWeb Madenciliği (Web Mining)
Web Madenciliği (Web Mining) Hazırlayan: M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Konular Denetimsiz Öğrenmenin Temelleri Kümeleme Uzaklık Fonksiyonları Öklid Uzaklığı Manhattan
DetaylıAli Gülbağ et al / Elec Lett Sci Eng 1 (1) (2005) 07-12
Electronic Letters on Science & Engineering () (2005) Available online at www.e-lse.org A Study on Binary Gas Mixture Ali Gülbağ, Uğur Erkin Kocamaz, Kader Uzun Sakarya University, Department of Computer
DetaylıENDÜSTRİDE YAPAY ZEKA UYGULAMALARI AI LABS BİLGİ TEKNOLOJİLERİ
ENDÜSTRİDE YAPAY ZEKA UYGULAMALARI AI LABS BİLGİ TEKNOLOJİLERİ YAPAY ZEKA NEDİR? Yapay zeka aslında yeni bir kavram değil. Henüz Antik Yunan mitolojisinde bronzdan inşa edilen Talos adındaki robotla karşılaşıyoruz.
DetaylıDr.Eyyüp GÜLBANDILAR Dr.Eyyüp GÜLBANDILAR
YAPAY SĐNĐR AĞLARI BĐYOLOJĐK SĐNĐR SĐSTEMĐ Biyolojik sinir sistemi, merkezinde sürekli olarak bilgiyi alan, yorumlayan ve uygun bir karar üreten beynin (merkezi sinir ağı) bulunduğu 3 katmanlı bir sistem
DetaylıBİR TERMİK ELEKTRİK SANTRALİNDE YAPAY SİNİR AĞLARI KONTROLÖRÜN
42 BİR TERMİK ELEKTRİK SANTRALİNDE YAPAY SİNİR AĞLARI KONTROLÖRÜN ETKİLERİNİN İNCELENMESİ Murat LÜY 1, İlhan KOCAARSLAN 2, Ertuğrul ÇAM 3 Electrical & Electronics Engineering Department, Kirikkale University,
DetaylıDERİN ÖĞRENME SONGÜL TORANOĞLU
DERİN ÖĞRENME SONGÜL TORANOĞLU 201420404014 DERİN ÖĞRENME Endüstri ve akademik çevrelerdeki veri bilimciler görüntü sınıflandırma, video analizi, konuşma tanıma ve doğal dil öğrenme süreci dahil olmak
DetaylıMatematiksel Optimizasyon ve Yapay Öğrenme
Matematiksel Optimizasyon ve Yapay Öğrenme İlker Birbil Sabancı Üniversitesi Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi Endüstri Mühendisliği Programı Veri Bilimi İstanbul Buluşma 14 Şubat, 2017 Optimizasyon
DetaylıMakine Öğrenmesi 2. hafta
Makine Öğrenmesi 2. hafta Uzaklığa dayalı gruplandırma K-means kümeleme K-NN sınıflayıcı 1 Uzaklığa dayalı gruplandırma Makine öğrenmesinde amaç birbirine en çok benzeyen veri noktalarını aynı grup içerisinde
DetaylıKızılberisi Algılayıcılarla Yapay Sinir Ağlarına Dayalı Hedef Ayırdetme
Kızılberisi Algılayıcılarla Yapay Sinir Ağlarına Dayalı Hedef Ayırdetme Tayfun Aytaç ve Billur Barshan Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü Bilkent Üniversitesi,, Bilkent, Ankara {taytac,billur}@ee.bilkent.edu.tr
DetaylıÇOK KATMANLI PERSEPTRON SİNİR AĞLARI İLE DİYABET HASTALIĞININ TEŞHİSİ
Gazi Üniv. Müh. Mim. Fak. Der. J. Fac. Eng. Arch. Gazi Univ. Cilt 21, No 2, 319-326, 26 Vol 21, No 2, 319-326, 26 ÇOK KATMANLI PERSEPTRON SİNİR AĞLARI İLE DİYABET HASTALIĞININ TEŞHİSİ İnan GÜLER ve Elif
DetaylıRobotus ile Robotik Eğitimi
Robotik eğitimlerimizde amaç öğrencilerinizin robotiğe ilgilerini uyandırmak ve bilime yönelik çalışmalarını arttırmaktadır. Robotus ile Robotik Eğitimi www.robotus.net 2013 1 Robotus ile Robotik Eğitimi
DetaylıDerin Öğrenme Yöntemleri ile Bilgisayar Ağlarında Güvenliğe Yönelik Anormallik Tespiti. R. Can AYGÜN Danışman: Doç. Dr. A.
Derin Öğrenme Yöntemleri ile Bilgisayar Ağlarında Güvenliğe Yönelik Anormallik Tespiti R. Can AYGÜN Danışman: Doç. Dr. A. Gökhan YAVUZ Yıldız Teknik Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Akıllı Sistemler
DetaylıHafta 09 -Topluluk Yöntemleri - Boyut Azaltma - Anomali Tespiti
Hafta 09 -Topluluk Yöntemleri - Boyut Azaltma - Anomali Tespiti BGM 565 - Siber Güvenlik için Makine Öğrenme Yöntemleri Bilgi Güvenliği Mühendisliği Yüksek Lisans Programı Dr. Ferhat Özgür Çatak ozgur.catak@tubitak.gov.tr
DetaylıIsı Transferinde Isı Kayıplarının Yapay Sinir Ağları Yöntemi ile İncelenmesi
Araştırma Makalesi / Research Article Iğdır Üni. Fen Bilimleri Enst. Der. / Iğdır Univ. J. Inst. Sci. & Tech. 7(2): 93-105, 2017 Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Iğdır University Journal
Detaylıİnsan beyni, birbiri ile karmaşık ilişkiler içinde bulunan nöron hücreleri kitlesidir. Tüm aktivitelerimizi kontrol eder, yaradılışın en görkemli ve
YAPAY SİNİRAĞLARI İnsan beyni, birbiri ile karmaşık ilişkiler içinde bulunan nöron hücreleri kitlesidir. Tüm aktivitelerimizi kontrol eder, yaradılışın en görkemli ve gizemli harikalarından biridir. İnsan
DetaylıOpenZeka MARC. Mini Otonom Araç Yarışması
OpenZeka MARC Mini Otonom Araç Yarışması Hakkımızda Open Zeka, NVIDIA Derin Öğrenme Kurumu ve NVIDIA Embedded Türkiye partneri olarak yeni nesil yapay zeka algoritmaları ve sensörleri kullanarak akıllı
DetaylıTOBB EKONOMİ VE TEKNOLOJİ ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ I. SINIF EĞİTİM - ÖĞRETİM PROGRAMI
TOBB EKONOMİ VE TEKNOLOJİ ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ I. SINIF EĞİTİM - ÖĞRETİM PROGRAMI 1. YIL 1. DÖNEM BİL 103 Bilgisayar Bilimlerine Giriş 2 0 2 3 Z BİL 113 Bilgisayar
DetaylıOnline teknik sayfa RE21-SA03 RE2 TEMASSIZ GÜVENLIK SVICI
Online teknik sayfa RE21-SA03 RE2 A B C D E F H I J K L M N O P Q R S T Ayrıntılı teknik bilgiler Özellikler Sistem parçası Sensör prensibi Sipariş bilgileri Tip Diğer cihaz modelleri ve aksesuar Normalde
DetaylıGeriye Yayılım ve Levenberg Marquardt Algoritmalarının YSA Eğitimlerindeki Başarımlarının Dinamik Sistemler Üzerindeki Başarımı. Mehmet Ali Çavuşlu
Geriye Yayılım ve Levenberg Marquardt Algoritmalarının YSA Eğitimlerindeki Başarımlarının Dinamik Sistemler Üzerindeki Başarımı Mehmet Ali Çavuşlu Özet Yapay sinir ağlarının eğitiminde genellikle geriye
DetaylıBilkent Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü. Bilgisayar Mühendisliği
Bilkent Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bilgisayar Mühendisliği Bilgisayar Mühendisliği Günümüzde, finans, tıp, sanat, güvenlik, enerji gibi bir çok sektör, bilgisayar mühendisliğindeki gelişimlerden
DetaylıZAMAN SERİSİ ANALİZİNDE MLP YAPAY SİNİR AĞLARI VE ARIMA MODELİNİN KARŞILAŞTIRILMASI
ZAMAN SERİSİ ANALİZİNDE MLP YAPAY SİNİR AĞLARI VE ARIMA MODELİNİN KARŞILAŞTIRILMASI Oğuz KAYNAR * Serkan TAŞTAN ** ÖZ Bu çalışmada zaman serisi analizinde yaygın olarak kullanılan Box-Jenkis modelleri
DetaylıÇİMENTO BASMA DAYANIMI TAHMİNİ İÇİN YAPAY SİNİR AĞI MODELİ
ÇİMENTO BASMA DAYANIMI TAHMİNİ İÇİN YAPAY SİNİR AĞI MODELİ Ezgi Özkara a, Hatice Yanıkoğlu a, Mehmet Yüceer a, * a* İnönü Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Kimya Mühendisliği Bölümü, Malatya, 44280 myuceer@inonu.edu.tr
DetaylıAkdeniz Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölüm Tanıtımı
Akdeniz Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölüm Tanıtımı cse@akdeniz.edu.tr Antalya, 2015 2 Özet Akdeniz Üniversitesi tanıtım filmi Neden Bilgisayar Mühendisliği Bilgisayar Mühendisi
DetaylıYapay Sinir Ağları GİRİŞ
Yapay Sinir Ağları GİRİŞ Akıl kelimesi genellikle zeka kavramıyla karıştırılmaktadır.oysa akıl düşünme, kavrama,idrak etme ve karar verme yeteneklerini kapsar.akıl genetik olarak ve çevresel faktörler
DetaylıYAPAY SĠNĠR AĞI GERĠ YAYINIM ALGORĠTMASI KULLANILARAK RÜZGÂR HIZI TAHMĠNĠ
YAPAY SĠNĠR AĞI GERĠ YAYINIM ALGORĠTMASI KULLANILARAK RÜZGÂR HIZI TAHMĠNĠ Yalçın Kaplan 1 Umut Saray 2 Cem Emeksiz 3 Yakup Osman YeĢilnacar 4 Sadık Önal 5 Volkan Karaca 6 1) Sahil Güvenlik Komutanlığı,
DetaylıDENEYSEL SONUÇLARIN ANALİZİNDE YAPAY SİNİR AĞLARI KULLANIMI VE BETON DAYANIM TESTİ İÇİN BİR UYGULAMA
DENEYSEL SONUÇLARIN ANALİZİNDE YAPAY SİNİR AĞLARI KULLANIMI VE BETON DAYANIM TESTİ İÇİN BİR UYGULAMA Özlem HASGÜL Balıkesir Üniversitesi A. Sermet ANAGÜN Osmangazi Üniversitesi Özet Üretim sistemlerinde
DetaylıYAPAY ZEKA Mesleki Terminoloji II
YAPAY ZEKA Mesleki Terminoloji II Murat Baki Yücel - 13011035 Ozan Tepe - 14011082 Sunum İçeriği 1. Yapay Zeka Tanımlar 2. Tarihçe 3. Yapay Zeka ve Doğal Zeka 4. Arama Kör Sezgisel 5. Bilgi Gösterimi 6.
DetaylıElbistan Meslek Yüksek Okulu Güz Yarıyılı
HAFTA IV Elbistan Meslek Yüksek Okulu 2016 2017 Güz Yarıyılı Open System Interconnection (OSI) OSI modeli sıradüzensel 7 katmandan oluşur. OSI modeli hala geliştirilmekte olmasına rağmen satıcılar ve standart
DetaylıDers Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS. Bilgisayar Ağları II BIL306 6 3+2 4 5
DERS BİLGİLERİ Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS Bilgisayar Ağları II BIL306 6 3+2 4 5 Ön Koşul Dersleri Dersin Dili Dersin Seviyesi Dersin Türü Türkçe Lisans Zorunlu / Yüz Yüze Dersin
DetaylıNETWORK BÖLÜM-5 OSI KATMANLARI. Öğr. Gör. MEHMET CAN HANAYLI CELAL BAYAR ÜNİVERSİTESİ AKHİSAR MESLEK YÜKSEKOKULU 1/27
NETWORK BÖLÜM- OSI KATMANLARI CELAL BAYAR ÜNİVERSİTESİ AKHİSAR MESLEK YÜKSEKOKULU Öğr. Gör. MEHMET CAN HANAYLI / OSI Modeli İletişimin genel modeli OSI referans modeli OSI modeli ile TCP/IP modelinin karşılaştırılması
DetaylıÖzet: Açısal momentumun türetimi. Açısal momentum değiştirme bağıntıları. Artırıcı ve Eksiltici İşlemciler Kuantum Fiziği Ders XXI
Özet: Açısal momentumun türetimi Açısal momentum değiştirme bağıntıları Levi- Civita simgesi Genel olarak, L x, L y, L z, nin eşzamanlı özdurumları yoktur L 2 ve bir bileşeni (L z ) nin eşzamanlı özdurumlarıdır.
Detaylı