Fen Bilimleri Enstitüsü · Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği (%30 İngilizce) · Doktora
AKTS: 7.5 T+U+L: 3+0+0 Bölüm Seçmeli
Koordinatör: Dr. Aykut GÜVEN
Öğretim Üyeleri: Dr. Aykut GÜVEN
Dersin Amacı
Bu dersin amacı, yapay zeka metotlarının, dillerinin öğrenilmesi ve uygulamalarının yapılması, bir problemin bu metotlara uygunluğunun anlaşılmasıdır.
Ders İçeriği
Yapay sinir agları biyolojik sinir sisteminden esinlenen bir bilgi islem modelidir. Bir yapay sinir agı birbiri ile baglantılı ve belirli problemleri çözmek için uyumla çalısan çok sayıda islem elemanından (nöronlardan) olusur.
Dersin Öğrenme Çıktıları
- Yapay sinir agı algoritmaları ile çözülebilecek problemleri tanımak ve çözmek.
Temel Alan Dağılımı
(46) Matematik ve İstatistik%20 (48) Bilgisayar%70 (52) Mühendislik%10
Öğretim Yöntem ve Teknikleri
AnlatımSoru-CevapTartışmaAlıştırma ve UygulamaDeney / Laboratuvar / Atölye / Alan UygulamasıProje Temelli Öğrenme (Saha çalışması dâhil)
Ölçme ve Değerlendirme
ÖdevProje / TasarımSınav (Yazılı Sınav / Test: Doğru-Yanlış Testi, Çoktan Seçmeli Testi, Kısa Cevaplı Test, Eşleştirmeli Test)
AKTS / İş Yükü
| Etkinlik | Sayı | Süre (saat) | Toplam İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi (Sınav Haftası Dahil) | 15 | 3 | 45 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi | 0 | 0 | 0 |
| Ara Sınav | 1 | 3 | 3 |
| Kısa Sınav | 0 | 0 | 0 |
| Ödev | 0 | 0 | 0 |
| Uygulama | 1 | 1 | 1 |
| Final | 1 | 3 | 3 |
Ders Akışı
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Yapay Zeka ve YSA Genel Kavramları. Perceptron matematik modeli. | Gerekmiyor |
| 2 | Yapay Sinir Ağları için Python Programlama Dili | Anaconda yazılımı öğrencilerin bilgisayarlarına kurulu olmalıdır. |
| 3 | Yapay Sinir Ağları için Matematik; Lineer Cebir kavramları | Anaconda yazılımı |
| 4 | Lineer Regresyon ve Uygulamaları I | Anaconda yazılımı kurulu olmalıdır. |
| 5 | Lineer Regresyon ile Diabet Uygulaması | Anaconda yazılımı kurulu olmalıdır. |
| 6 | Logistic Regresyon ve Uygulamaları | Anaconda yazılımı kurulu olmalıdır. |
| 7 | Ara Sınav | Gerekmemektedir |
| 8 | Fast Forward Neural Networks (FFNN) - I | Anaconda yazılımı kurulu olmalıdır. |
| 9 | Fast Forward Neural Networks (FFNN) - II | Anaconda yazılımı kurulu olmalıdır. |
| 10 | Recursive Neural Networks | Anaconda yazılımı kurulu olmalıdır. |
| 11 | Long Short Term Memory Networks (LSTM) | Anaconda yazılımı kurulu olmalıdır. |
| 12 | Convolutional Neural Networks (CNN) | Anaconda yazılımı kurulu olmalıdır. |
| 13 | Proje Sunumu ve Tartışmalar | Gerekmemektedir. |
| 14 | Proje Sunumu ve Tartışmalar | Gerekmemektedir. |
| 15 | Proje Sunumu ve Tartışmalar | Gerekmemektedir. |
| 16 | Final Sınavı | Gerekmemektedir |