DERS BİLGİLERİ
Ders KodDers AdT+U SaatYarıyılAKTS
YBS 456YAPAY SİNİR AĞLAR3 + 06. Yarıyıl5

DERS TANIMI
Ders Düzeyi Lisans
Ders Türü Seçmeli
Dersin Amacı Bu ders yapay sinir ağlarının ve öğrenme kurallarının temellerini vermeyi amaçlamaktadır.
Ders İçeriği Yapay sinir ağlarının (YSA) tanımı, Uyarlamalı doğrusal eleman, öğrenme: eğiticili ve eğiticisiz öğrenme, doğrusal çağrışımlı bellek, çok katmalı algılayıcı, geri yayılım yordamı, radyal tabanlı YSA, dinamik YSA, Hopfield ağı, Cellular YSA, Kohonen kendinden düzenlemeli haritası, güncel uygulamalar.
Ders Ön Koşul Dersin ön koşulu yok.
Ders Yan Koşul Dersin yan koşulu yok.
Öğretim Sistemi Yüz yüze

DERS ÖĞRENME KAZANIMLARI
1Yapay Sinir Ağlarının öğrenilmesi
2Uygulama alanlarının anlaşılması
3Bir örnek proje üzerinde uygulama çalışması yaparak pekiştirilmesi

DERS ÖĞRENME KAZANIMININ PROGRAM YETERLİLİKLERİNE KATKISI
NoPY 01PY 02PY 03PY 04PY 05PY 06PY 07PY 08PY 09PY 10PY 11PY 12
ÖK 01232452342354
ÖK 02234521452324
ÖK 03212452354123
Ara Toplam67813125101487911
Katkı223442353234

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU
EtkinlikSayısıSüresi (Saat)Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi(14 hafta/teorik+uygulama)14342
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme)14456
Arasınavlar(hazırlık süresi dahil)11515
Yarıyıl Sonu Sınavı(hazırlık süresi dahil)11717
Toplam İş Yükü

Dersin AKTS Kredisi






130

5

DERS ŞUBELERİ
 Dönem seçiniz :   


 Ders DönemiŞube NoDersi Veren Öğretim Elemanı
Detay 2017-2018 Bahar1BEDRİ BAHTİYAR

Ders Şube Detayları
Dersin Kodu:  YBS 456 Dersin Adı:  YAPAY SİNİR AĞLAR
Saat (T+P) : 3 + 0   Şube No : 1   Öğretim Dili: Türkçe Şube Dönemi :  2017-2018 Bahar
Öğretim Elemanı :  DOKTOR ÖĞRETİM ÜYESİ BEDRİ BAHTİYAR E-Mail:  bedribahtiyar@pau.edu.tr, İç Hat:  296 3065,
Ders Yeri İİBF B0213,
Amaç : Bu ders yapay sinir ağlarının ve öğrenme kurallarının temellerini vermeyi amaçlamaktadır.
İçerik : Yapay sinir ağlarının (YSA) tanımı, Uyarlamalı doğrusal eleman, öğrenme: eğiticili ve eğiticisiz öğrenme, doğrusal çağrışımlı bellek, çok katmalı algılayıcı, geri yayılım yordamı, radyal tabanlı YSA, dinamik YSA, Hopfield ağı, Cellular YSA, Kohonen kendinden düzenlemeli haritası, güncel uygulamalar.
Devam Zorunluluğu : Dersin Devam Yüzdesi : %70
Haftalık Konu Başlıkları
HaftaKonular
1 Yapay Sinir Ağlarının Karakteristik Özellikleri
2 Nöronların Modeli
3 Öğrenme Algoritmaları: Danışmanlı Öğrenme
4 Öğrenme Algoritmaları: Danışmansız Öğrenme
5 Ağ yapıları, Perceptron modeli
6 Çok Katmanlı İleri Beslemeli Ağlar
7 Geriye Yayılım Algoritması
8 İlişkilendirilebilir Bellek Özelliği
9 Kendini Düzenleyen Haritalar ve Adaptif Rezonans Teorisi
10 Diğer YSA Mimarileri
11 Bazı Klasik Sinir Ağı Mimarileri ve Uygulamaları
12 Yapay Sinir Ağlarının Gerçekleştirilmesi ve Uygulamaları
13 Öğrenci projelerinin sunumu
14 Öğrenci projelerinin sunumu
Materyaller
Materyal belirtilmemiştir.
Kaynaklar
KaynaklarKaynak Dili
Neural Networks Toolbox 6 User GuideTürkçe
M. T. Hagan, H. B. Demuth, M. H. Beale, I. O. De Jesús, "Neural Network Design 2 Edition eBook "Türkçe
Ders Değerlendirme Sistemi
Değerlendirme YöntemiKatkı Yüzdesi (%)Değerlendirme Yöntemi Ad
Dönem Sonu Sınavı50Dönem Sonu Sınavı
Ara Sınav30Ara Sınav
Ödev20Ödev
T+U : Teorik + Pratik
PY: Program Yeterlilikleri
ÖK: Ders Öğrenme Kazanımları