Akademik Dersler - Tanıtım


Ders Kodu - Ders Adı	UZY4501 - Havacılık ve Uzay Uygulamalarında Makine Öğrenmesi
Ders Türü	Mesleki Seçmeli Dersler
Ders Dili	İngilizce
Teori + Uygulama	3+0
AKTS	5.0
Öğretim Elemanları	ARAŞTIRMA GÖREVLİSİ Enver BİLDİK
Dersin Veriliş Biçimi	Yüz yüze
Dersin Önkoşulları	Bu dersin önkoşul ya da eş koşulu bulunmamaktadır
Önerilen Dersler	Bu ders için önerilen bir ders yoktur.
Zorunlu ya da Önerilen Kaynaklar	"Deep Learning" – Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
Okuma Listesi	\"Machine Learning and Deep Learning for Astronautics\" – Springer Series in Astronautical Science\"Deep Learning for Engineers\" – Michael R. Hunsberger, Marco Gori
Değerlendirme	1 Ara sınav, 1 Final
Staj & Uygulama	Staj yok
Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları

Haftalar	Konular
1. hafta	Yapay Sinir Ağlarına Giriş: Perceptronlar, Nöronlar, Ağırlıklar ve Biaslar
2. hafta	Yapay Sinir Ağları – Aktivasyon ve Değerlendirme: Aktivasyon Fonksiyonları, Eğitim ve Test Karşılaştırması
3. hafta	Yapay Sinir Ağları – Eğitim Temelleri: İleri Besleme, Geri Yayılım, Stokastik Gradyan İnişi, Kayıp Fonksiyonları
4. hafta	Yapay Sinir Ağları – Regülerizasyon ve Metrikler: Regülerizasyon Teknikleri, Performans Değerlendirme Ölçütleri
5. hafta	Derin Sinir Ağlarına Giriş: Derin Mimari, Ağ Katmanları, Öğrenme Oranları, Derin Ağlarda İleri Besleme ve Geri Yayılım
6. hafta	Derin Sinir Ağları – Hiperparametreler ve Optimizasyon: Hiperparametreler, Optimizasyon Algoritmaları, Regülerizasyon, Dropout
7. hafta	Ara sınav
8. hafta	CNN'ler – Mimari ve Uygulamalar: Bilinen CNN Mimarileri (örneğin, LeNet, AlexNet, VGG), Örnek Uygulamalar
9. hafta	CNN'ler – Teknik Detaylar: CNN Katmanları, Konvolüsyonlar, Alt örnekleme, CNN'lerde Geri Yayılım
10. hafta	RNN'ler – Temeller: Zaman Serisi Verisi, RNN Yapısı, Zamanda Geri Yayılım (BPTT), Eğitim ve Test
11. hafta	RNN'ler – Mimariler: Bilinen RNN Mimarileri (LSTM, GRU)
12. hafta	RNN'ler – Uygulamalar: Sıralı Modelleme Uygulamaları (örneğin, Doğal Dil İşleme, Tahmin), Örnek Projeler
13. hafta	Pekiştirmeli Öğrenmeye Giriş: Ajan-Çevre Döngüsü, Markov Karar Süreçleri (MDP), Keşif ve Sömürü, Ödüller, Politika, Değer Fonksiyonu
14. hafta	Final sınav

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