Akademik Dersler - Tanıtım

Ders Bilgileri


Ders Kodu - Ders Adı	İST512 - Yapay Sinir Ağları ve İstatistik
Ders Türü	Seçmeli Dersler
Ders Dili	Türkçe
Teori + Uygulama	3+0
AKTS	7.5
Öğretim Elemanları	DOÇENT DOKTOR ÖZER ÖZDEMİR
Dersin Veriliş Biçimi	Bu ders yüz yüze eğitim şeklinde yürütülmektedir.
Dersin Önkoşulları	Bu dersin önkoşulu ya da eş koşulu bulunmamaktadır.
Önerilen Dersler	Bu dersle ilişkili önerilen başka dersler bulunmamaktadır.
Zorunlu ya da Önerilen Kaynaklar	*Simon Haykin (1999)Neural Networks. Prentice Hall.
Okuma Listesi	Laurene Fausett (1994) Fundamentals of Neural Networks, Prentice Hall.
Değerlendirme	1 ara sınav, ödev, Final
Staj & Uygulama	Yok.
Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları

Ders İçeriği

Haftalar	Konular
1. hafta	Yapay Sinir Ağı (YSA) Nedir: Biolojik sinir ağları Aktivasyon fonksiyonları YSA mimarileri Ağırlıkların ayarlanması Kullanım alanları Mc Culloch-Pitts Nöronları.
2. hafta	Örnek sınıflandırmada basit YSA algoritmaları: Doğrusal ayrılabilirlik , Hebb eğitim algoritması Mantik fonksiyonları için Hebb ağı Hebbağı ile karakter tanıma uygulaması.
3. hafta	Basit Perseptron: Mimarisi Perseptron eğitim algoritması Mantik fonksiyonlarına Perseptron uygulaması Karakter tanımada Perseptron uygulamaları Perseptron yakınsama teoremi.
4. hafta	ADALINE (Adaptive Linear Neuron) ağı: Delta Kuralı ADALINE mimarisi ve eğitim algoritması ADALINE için uygulama algoritması Mantik fonksiyonlarına ADALINE uygulaması Delta kuralının açıklanması.
5. hafta	Basit Sinir Ağ modellerinin Regresyon ve Örnek tanıma gibi İstatistik modellerle ilişkisi Örnekler.
6. hafta	Nümune ilişkilendirme: Geliştirilmiş Hebb ve Delta kuralı Dış çarpım Heteroilişkisel Bellek Sinir Ağı Uygulamaları ve Karakter tanıma.
7. hafta	Nümune ilişkilendirme: Otoilişkisel Ağ ve onun uygulamaları Depolama kapasitesi .
8. hafta	İteratif Otoilişkisel Ağ Ve uygulamaları Kesikli Hopfield ağı BAM ağı.
9. hafta	Çok katmanlı perseptron Geriye yayılım eğitim algoritması.
10. hafta	Genelleştirilmiş Delta Kuralı (GDK).
11. hafta	Çok katmanlı geriye yayılım ağlarla Lineer olmayan regresyon modellerin karşılaştırılması.
12. hafta	Ödev ve Projelerin değerlendirilmesi
13. hafta	Ödev ve Projelerin değerlendirilmesi
14. hafta	Ödev ve Projelerin değerlendirilmesi

Öğretim Yöntem ve Teknikleri

Öğretim Yöntemleri
Gözlem
Alan Gezisi
Takım/Grup Çalışması
Deney
Örnek Olay İncelemesi
Beyin Fırtınası
Öğretim Yeterlilikleri
Akılcı
Etik Kurallara Uyma
Türkçeyi etkili kullanma

Ölçme ve Değerlendirme

Değerlendirme Yöntemi ve Geçme Kriterleri
	Sayısı	Yüzde (%)
Toplam (%)		0