Akademik Dersler - İçerik

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

Öğrenme Çıktıları	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12
Bir yapay nöronu ve farklı aktivasyon fonksiyonlarını (Sigmoid, ReLU) matematiksel olarak açıklayabilir.	1	3	2	2	0	1	3	2	1	2	1	2
Geri Yayılım (Backpropagation) algoritmasının arkasındaki gradyan (türev) temelli optimizasyon mantığını açıklayabilir.	1	3	3	2	1	1	3	3	0	1	1	0
TensorFlow/Keras kullanarak bir Çok Katmanlı Algılayıcı (MLP) modeli kurabilir, eğitebilir ve değerlendirebilir.	3	2	2	3	1	3	3	2	2	2	1	2
Derin ağlarda optimizasyon (SGD, Adam) ve düzenlileştirme (Dropout) tekniklerini uygulayabilir.	3	2	2	3	1	3	3	2	2	2	1	2
Bir Evrişimli Sinir Ağı (CNN) katmanının (Filtre, Adımlama, Dolgulama) ne işe yaradığını açıklayabilir.	1	3	2	2	1	2	3	2	2	2	1	2
Bir Tekrarlayan Sinir Ağı (RNN) hücresinin (LSTM/GRU) temel çalışma prensibini ve neden dizisel (sequential) veride kullanıldığını açıklayabilir.	1	2	3	2	1	2	3	3	2	1	1	2