1. LİSANS
  2. MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ
  3. BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ
  4. 253 BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ
Ders Bilgileri Ders Öğrenme Kazanımları Dersin Program Yeterlilikerine Katkısı AKTS / İş Yükü Tablosu Ders Şubeleri
Yazdır

DERS BİLGİLERİ
Ders KodDers AdT+U SaatYarıyılAKTS
CENG 478HESAPLAMALI SİNİRBİLİM3 + 08. Yarıyıl5

DERS TANIMI
Ders Düzeyi Lisans
Ders Türü Seçmeli
Dersin Amacı Bu ders sinirsel kodlama ve sinirsel dinamiğe matematiksel bir giriş yapmayı amaçlamaktadır.
Ders İçeriği Hesaplamalı sinirbilimin temel varsayımı / İnsan beyni fizyolojisi ve işlevi / Nöronlar, sinaptik etkileşim modelleri / Hodgkin-Huxley nöron modeli, Izhikevich nöron modeli, Hindmarsh–Rose nöron modeli, FitzHugh–Nagumo nöron modeli / Sinir ağı benzetimi / Denetimli, denetimsiz ve takviyeli öğrenme / Sinirbilimdeki hesaplamalı modeller ve uygulamaları / Tahmin yöntemleri ve uygulamaları
Ders Ön Koşul Dersin ön koşulu yok.
Ders Yan Koşul Dersin yan koşulu yok.
Öğretim Sistemi Yüz Yüze

DERS ÖĞRENME KAZANIMLARI
1Bilginin nöral aktivitede ve beynin diğer dinamik değişkenlerinde kodlanma şeklini inceler
2Nöronların biyofiziğine odaklanır ve sinaptik etkileşim modellerini öğrenir.
3Nöronlar arasındaki etkileşimlerden ortaya çıkan fenomenlerle ilgili ağların dinamiklerine odaklanır.
4Dinamik değişkenlerin zamanla nasıl geliştiğini karakterize etmeye çalışır.

DERS ÖĞRENME KAZANIMININ PROGRAM YETERLİLİKLERİNE KATKISI
NoPY 01PY 02PY 03PY 04PY 05PY 06PY 07PY 08PY 09PY 10PY 11PY 12
ÖK 0015255        
ÖK 0025   5       
ÖK 0035355    5   
ÖK 00453555       
Ara Toplam208151510   5   
Katkı524430001000

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)14228
Arasınavlar(hazırlık süresi dahil)13030
Yarıyıl Sonu Sınavı(hazırlık süresi dahil)13030
Toplam İş Yükü

Dersin AKTS Kredisi





130

5
DERS ŞUBELERİ
 Dönem seçiniz :   


 Ders DönemiŞube NoDersi Veren Öğretim Elemanı
Detay 2023-2024 Bahar1MERİÇ ÇETİN
Detay 2022-2023 Bahar1MERİÇ ÇETİN


Yazdır

Ders Şube Detayları
Dersin Kodu Dersin Ad Saat (T+P) Şube No Öğretim Dili Şube Dönemi
CENG 478 HESAPLAMALI SİNİRBİLİM 3 + 0 1 Türkçe 2023-2024 Bahar
Öğretim Elemanı  E-Posta  İç Hat  Ders Yeri Devam Zorunluluğu
Doç. Dr. MERİÇ ÇETİN mcetin@pau.edu.tr MUH A0435 Dersin Devam Yüzdesi : %70
Amaç Bu ders sinirsel kodlama ve sinirsel dinamiğe matematiksel bir giriş yapmayı amaçlamaktadır.
İçerik Hesaplamalı sinirbilimin temel varsayımı / İnsan beyni fizyolojisi ve işlevi / Nöronlar, sinaptik etkileşim modelleri / Hodgkin-Huxley nöron modeli, Izhikevich nöron modeli, Hindmarsh–Rose nöron modeli, FitzHugh–Nagumo nöron modeli / Sinir ağı benzetimi / Denetimli, denetimsiz ve takviyeli öğrenme / Sinirbilimdeki hesaplamalı modeller ve uygulamaları / Tahmin yöntemleri ve uygulamaları
Haftalık Konu Başlıkları
HaftaKonular
1 Hesaplamalı sinirbilime giriş
2 İnsan beyni fizyolojisi ve işlevi, beyin bölgeleri, nörofizyoloji
3 Nöron türleri, sinaptik etkileşim modelleri, nöron simulatörleri
4 Hodgkin-Huxley nöron modeli, Izhikevich nöron modeli, Hindmarsh–Rose nöron modeli, FitzHugh–Nagumo nöron modeli
5 Nörolojik, nöropsikolojik, nörodejeneratif hastalıklar ve bu hastalıkların matematiksel modelleri,
6 Nöropsikofarmakoloji ve akılcı ilaç kullanımı (ilaç dozajlama), hayvan davranış modelleri
7 Bilişsel bilimdeki hesaplamalı modeller
8 Ara sınav
9 Yapay zeka metotları
10 Sinir ağı benzetimi
11 Denetimli, denetimsiz ve takviyeli öğrenme
12 Bayesçi karar teorisi, Kalman filtreler
13 Tahmin yöntemleri ve gözetleyici tasarımları
14 Tahmin yöntemleri ve gözetleyici tasarımları
Materyaller
Materyal belirtilmemiştir.
Kaynaklar
Ders Değerlendirme Sistemi
Değerlendirme YöntemiKatkı Yüzdesi (%)Değerlendirme Yöntemi Ad
Dönem Sonu Sınavı50Dönem Sonu Sınavı
Ara Sınav50Ara Sınav
T+U : Teorik + Pratik
PY: Program Yeterlilikleri
ÖK: Ders Öğrenme Kazanımları