Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi · Yazılım Mühendisliği (%30 İngilizce) · Lisans
Dersin Amacı
Dersin amacı, öğrencilerin biyolojik sinir sistemlerinden esinlenen yapay sinir ağı modellerinin temel prensiplerini, öğrenme algoritmalarını ve uygulama alanlarını kavramalarını; farklı ağ türlerini tasarlayabilme, eğitebilme ve gerçek dünya problemlerine uyarlayabilme yetkinliği kazanmalarını sağlamaktır.
Ders İçeriği
Yapay sinir ağlarının temel kavramları, yapay nöron modeli, aktivasyon fonksiyonları, ileri beslemeli ağ yapıları, geri yayılım algoritması, optimizasyon yöntemleri, çok katmanlı ağ yapıları ve hiperparametreler ele alınır. Ders kapsamında ayrıca evrişimsel sinir ağları ve transfer öğrenme konularına giriş düzeyinde yer verilir. Uygulama bölümünde sınıflandırma, tahmin ve temel görüntü işleme problemlerine yönelik sinir ağı modelleri geliştirilir.
Dersin Öğrenme Çıktıları
- Yapay Sinir Ağları temel kavramlarını açıklar.
- Yapay Sinir Ağları eğitim türlerini betimler.
- Yapay Sinir Ağları mimarisi tasarlar.
- Veri hazırlama ve ön işleme aşamalarını uygular.
- Mimariye göre Hiperparametre uygular.
- Transfer Öğrenme modelleri tasarlar ve uygular.
- State-Of-The-Art modelleri uygular.