Akademik Dersler - Tanıtım


Ders Kodu - Ders Adı	YZM3007 - Artificial Neural Networks (Yapay Sinir Ağları)
Ders Türü	Zorunlu Dersler
Ders Dili	İngilizce
Teori + Uygulama	3+0
AKTS	4.0
Öğretim Elemanları	DOKTOR ÖĞRETİM ÜYESİ NİHAL İNCE
Dersin Veriliş Biçimi	Bu ders sadece yüz yüze eğitim şeklinde yürütülmektedir.
Dersin Önkoşulları	Bu dersin ön koşulu ya da eş koşulu bulunmamaktadır.
Önerilen Dersler	Bu dersle ilişkili önerilen başka dersler bulunmamaktadır.
Zorunlu ya da Önerilen Kaynaklar	Aggarwal, C. C. (2018). Neural networks and deep learning: A textbook. Springer. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT Press. Murphy, K. P. (2022). Probabilistic machine learning: An introduction. MIT Press.
Okuma Listesi	Aggarwal, C. C. (2018). Neural networks and deep learning: A textbook. Springer. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT Press. Murphy, K. P. (2022). Probabilistic machine learning: An introduction. MIT Press.
Değerlendirme	2 ara sınav, 1 final
Staj & Uygulama	Bu ders için uygun değildir.
Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları

Haftalar	Konular
1. hafta	Giriş: Biyolojik Nörondan Yapay Nörona. Algılayıcı. XOR Problemi ve Lineer Olmama.
2. hafta	Çok Katmanlı Algılayıcı. Aktivasyon Fonksiyonları.
3. hafta	Optimizasyon: Gradyan İniş Algoritması.
4. hafta	Geri Yayılım Algoritması. Zincir Kuralı ve Gradyanların Hesaplanması.
5. hafta	Geri Yayılım Algoritmasının uygulanması.
6. hafta	TensorFlow ve Keras API'leri. Keras ile bir Çok Katmanlı Algılayıcı modeli kurma.
7. hafta	Eğitim Süreci: Stokastik Gradyan İniş, Mini-Batch, Epoch. Optimizatörler.
8. hafta	Derin Ağlarda Aşırı Öğrenme: Düzenlileştirme (L2) ve Dropout.
9. hafta	Evrişimli Sinir Ağlarına Giriş. Evrişim (Convolution) Katmanı (Filtreler, Adımlama).
10. hafta	Havuzlama (Pooling) Katmanı. Keras ile basit bir CNN örneği.
11. hafta	CNN Mimarileri: LeNet, AlexNet . Transfer Öğrenme Kavramı.
12. hafta	Tekrarlayan Sinir Ağları: Dizisel (Sıralı) Veri. Basit RNN hücresi ve problemi.
13. hafta	Kaybolan/Patlayan Gradyan. Uzun-Kısa Süreli Bellek ve Geçitli Tekrarlayan Birim Hücreleri.
14. hafta	Oto-kodlayıcılar veya Üretken Çekişmeli Ağlara Kavramsal Giriş.

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