Ders Kodu Ders Adı Teorik Uygulama Laboratuvar Yerel Kredi AKTS
MEE445 YAPAY SİNİR AĞLARINA GİRİŞ 3,00 0,00 0,00 3,00 6,00

Ders Detayı
Dersin Dili : İngilizce
Dersin Seviyesi : Lisans
Ön Koşullar : Yok
Dersin Amacı : Bu dersin amacı öğrencileri yapay sinir ağlarının temelleri konusunda eğitmektir.
Dersin İçeriği : Optimizasyonun temelleri, tek değişkenli optimizasyon teknikleri, çok değişkenli optimizasyon teknikleri, modelleme ve tahmin, yapay sinir ağları.
Dersin Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar : 1. J. Nocedal, S. J. Wright, "Numerical Optimization 2nd edition", Springer: New York, 2002. 2. P. Venkatamaran, "Applied Optimization with MATLAB Programming", Wiley-Interscience: New Yok, 2002.
Planlanan Öğrenme Etkinlikleri ve Öğretme Yöntemleri : Göreve dayalı öğrenim Teorik sınıf çalışması Uygulamalı sınıf çalışması
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar : Matlab programlama
Dersi Veren Öğretim Elemanları : Doç. Dr. Barış Bıdıklı
Dersi Veren Öğretim Elemanı Yardımcıları : Araştırma Görevlisi
Dersin Verilişi : Ders sunumu, sınıf uygulamaları ve ev ödevleri.

  • 1 Optimizasyon tekniklerini ve optimizasyonun temellerini hatırlamak.
  • 2 Modelleme ve tahmin kavramlarını öğrenmek.
  • 3 Optimizasyonun modelleme ve tahmin için kullanımını öğrenmek.
  • 4 Yapay sinir ağlarının yapısını ve çalışma prensibini öğrenmek.
  • 5 Yapay sinir ağlarının uygulamalarını öğrenmek.

Ders Kodu Ders Adı Teorik Uygulama Laboratuvar Yerel Kredi AKTS

Teorik Uygulama Laboratuvar Hazırlık Bilgileri Öğretim Metodları
1.Hafta *Optimizasyon kavramına giriş.
2.Hafta *Tek boyutlu optimizasyon.
*Tek boyutlu optimizasyon uygulamaları
3.Hafta *Tek boyutlu optimizasyon.
*Tek boyutlu optimizasyon uygulamaları
4.Hafta *Çok boyutlu optimizasyon
*Çok boyutlu optimizasyon uygulamaları
5.Hafta *Çok boyutlu optimizasyon
*Çok boyutlu optimizasyon uygulamaları
6.Hafta *Çok boyutlu optimizasyon
*Çok boyutlu optimizasyon uygulamaları
7.Hafta *Modelleme ve tahmin
8.Hafta *Modelleme ve tahmin
9.Hafta *Ara sınav
10.Hafta *Modelleme ve tahmin
11.Hafta *Yapay sinir ağları ve uygulamaları
*Yapay sinir ağı uygulamaları
12.Hafta *Yapay sinir ağları ve uygulamaları
*Yapay sinir ağı uygulamaları
13.Hafta *Yapay sinir ağları ve uygulamaları
*Yapay sinir ağı uygulamaları
14.Hafta *Yapay sinir ağları ve uygulamaları
*Yapay sinir ağı uygulamaları

  • 2 Proje : 15,000
  • 3 Vize : 45,000
  • 4 Final : 40,000

Aktiviteler Sayı Süresi(Saat) Toplam İş Yükü
Vize 1 2,00 2,00
Proje 1 20,00 20,00
Final 1 2,00 2,00
Derse Katılım 15 3,00 45,00
Uygulama / Pratik 9 9,00 81,00
Ders Öncesi Biresysel Çalışma 15 1,00 15,00
Ders Sonrası Biresysel Çalışma 15 1,00 15,00
Ara Sınav Hazırlık 1 5,00 5,00
Final Sınavı Hazırlık 1 5,00 5,00
Toplam : 190,00
Toplam İş Yükü / 30 ( Saat ) : 6
AKTS : 6,00