Akademik Dersler - İçerik

0 : Desteklemiyor 1 : Alt seviyede destekliyor 2 : Orta seviyede destekliyor 3 : Üst seviyede destekliyor

Öğrenme Çıktıları	1	2	3	4	5	9	10	12	13	15	16	17	19	20	23
Yapay sinir ağları ve evrişimli sinir ağlarının (CNN) katman mimarilerini, konvülasyon operasyonunun teorik yapısını ve güncel/başarılı derin öğrenme modellerinin çalışma prensiplerini açıklayabilme.	3	3	3	3	3	3	3	3	3	3	1	1	1	3	3
Derin öğrenme modelleri için görüntü önişleme adımlarını uygulayabilme; dengesiz veri setlerinde karşılaşılan problemleri analiz ederek SMOTE ve çeşitli veri artırma (data augmentation) teknikleri ile çözüm üretebilme.	3	3	3	3	3	3	3	3	3	3	1	1	1	3	3
Halka açık (open-source) veri setlerini kullanarak özgün derin öğrenme mimarileri tasarlayabilme, eğitebilme ve uçtan uca mühendislik uygulamalarını gerçekleştirebilme.	3	3	3	3	3	3	3	3	3	3	1	1	1	3	3
Eğitilen modellerin performansını uygun başarı metrikleri ile nicel olarak hesaplayabilme; Sınıf Aktivasyon Haritaları (CAM/Grad-CAM) yöntemlerini kullanarak modelin karar mekanizmasını görselleştirip açıklayabilme.	3	3	3	3	3	3	3	3	3	3	1	1	1	3	3