Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi Bilgi Paketi
|
|||||
| Sınıf/Yarıyıl | 1 / Bahar | ||||
| Ders Düzeyi | Yükseklisans | ||||
| Ders Türü | Seçmeli | ||||
| Bölümü | ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ (YÜKSEK LİSANS) | ||||
| Ön Koşul Dersleri | Yok | ||||
| Öğretim Sistemi | Örgün | ||||
| Ders Süresi | 14 Hafta | ||||
| Öğretim Elemanı | UĞUR SORGUCU (sorgucu@nevsehir.edu.tr) | ||||
| Diğer Öğretim Elemanı/Elemanları |
UĞUR SORGUCU, | ||||
| Öğretim Dili | Türkçe | ||||
| Sınıf Dışı Uygulama/Staj | Yok | ||||
| Dersin Amacı | |||||
| Yapay sinir ağların uygulama alanlarını incelemek, yapay sinir ağ sistemlerinin tasarımı ve çalışma prensiplerini göstermek, akıllı sistemlerin modellenmesini yapmaktır. | |||||
| Ders Öğrenme Çıktıları (DÖÇ) | PÇ | ODY | |
| Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler: | |||
| DÖÇ-1 | Yapay sinir ağ modellerini ve yapılarını bilir |
PÇ-1 Matematik, fen bilimleri ve kendi dalları ile ilgili mühendislik konularında yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri mühendislik problemlerini modelleme ve çözme için uygulayabilme becerisi. PÇ-2 Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. PÇ-4 Mühendislik uygulamaları için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. PÇ-5 Mühendislik problemlerinin incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi. PÇ-6 Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi. PÇ-8 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi. |
Yazılı Sınav |
| DÖÇ-2 | Yapay sinir ağların öğrenme algoritmalarını bilir |
PÇ-1 Matematik, fen bilimleri ve kendi dalları ile ilgili mühendislik konularında yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri mühendislik problemlerini modelleme ve çözme için uygulayabilme becerisi. PÇ-2 Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. PÇ-4 Mühendislik uygulamaları için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. PÇ-5 Mühendislik problemlerinin incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi. PÇ-6 Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi. PÇ-8 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi. |
Yazılı Sınav |
| DÖÇ-3 | Değişik problemler için yapay sinir ağların getirdiği çözümleri analiz edebilir. |
PÇ-1 Matematik, fen bilimleri ve kendi dalları ile ilgili mühendislik konularında yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri mühendislik problemlerini modelleme ve çözme için uygulayabilme becerisi. PÇ-2 Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. PÇ-4 Mühendislik uygulamaları için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. PÇ-5 Mühendislik problemlerinin incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi. PÇ-6 Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi. PÇ-8 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi. |
Yazılı Sınav |
| DÖÇ-4 | Değişik metotlarla çözümlenen problemlere YSA ile yeni problem çözme yaklaşımları geliştirebilir. |
PÇ-1 Matematik, fen bilimleri ve kendi dalları ile ilgili mühendislik konularında yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri mühendislik problemlerini modelleme ve çözme için uygulayabilme becerisi. PÇ-2 Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. PÇ-4 Mühendislik uygulamaları için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. PÇ-5 Mühendislik problemlerinin incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi. PÇ-6 Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi. PÇ-8 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi. |
Yazılı Sınav |
| PÇ: Bölüm program çıktıları ÖDY: Ölçme ve değerlendirme yöntemi |
|||
| Dersin İçeriği | ||
| Yapay sinir ağ sistemleri, temel kavramları ve modelleri, Sinirsel süreçleme, öğrenme ve uyum, sinir ağı öğrenme kuralları. Yapay Sinir Ağ yapıları. YSA öğrenme algoritmaları. YSA tasarımı ve uygulama alanları. | ||
| Haftalık Detaylı Ders İçeriği | ||
| Hafta | Detaylı İçerik | Öğretim Yöntem ve Teknikleri |
| 1 | Yapay Sinir Ağları | Anlatım, Soru-cevap |
| 2 | Yapay sinir ağların sınıflandırılması | Anlatım, Soru-cevap |
| 3 | Yapay sinir ağların yapıları | Anlatım, Soru-cevap |
| 4 | Yapay sinir ağların yapıları | Anlatım, Soru-cevap |
| 5 | Yapay sinir ağların öğrenme kuralları | Anlatım, Soru-cevap |
| 6 | Yapay sinir ağların öğrenme algoritmaları | Anlatım, Soru-cevap |
| 7 | Yapay sinir ağların öğrenme algoritmaları | Anlatım, Soru-cevap |
| 8 | Ara Sınav | |
| 9 | Yapay sinir ağları donanımı | Anlatım, Soru-cevap |
| 10 | Yapay sinir ağların uygulama alanları | Anlatım, Soru-cevap |
| 11 | Mühendislik alanında YSA uygulama örnekleri | Anlatım, Soru-cevap |
| 12 | Mühendislik alanında YSA uygulama örnekleri | Anlatım, Soru-cevap |
| 13 | Mühendislik alanında YSA uygulama örnekleri | Anlatım, Soru-cevap |
| 14 | Mühendislik alanında YSA uygulama örnekleri | Anlatım, Soru-cevap |
| 15 | Mühendislik alanında YSA uygulama örnekleri | Anlatım, Soru-cevap |
| 16 | Final Sınavı | |
| Ders Kitabı / Yardımcı Kitap | ||
| 1 | E.Öztemel, Yapay Sinir Ağları, Papatya Yayıncılık, İstanbul, 2003 | |
| 2 | Ö. Efe, O. Kaynak, Yapay Sinir Ağları ve Uygulamaları, Boğaziçi Ünv., 2000 | |
| 3 | Sağıroğlu, Ş., Beşdok E., Erler, M. 2003; Mühendislikte Yapay Zeka Uygulamaları - I, Ufuk Kitabevi | |
| 4 | Çetin Elmas, “Yapay Sinir Ağları, Kuram, Uygulama”, Ankara: Seçkin yayınları, (2007). | |
| 5 | Haykin, S., “Neural Networks- A Comprehensive Foundation”, Prentice Hall, (1999). | |
| 6 | Zurada, M. J. , “Introduction to Artificial Neural Systems”, West Publishing Company, 825 p. (1992). | |
| Ders Araç - Gereç ve Malzemeleri | ||
| Ders kitabı, dizüstü bilgisayar, projeksiyon cihazı | ||
| Ölçme Yöntemi | |||
| Yöntem | Hafta | Süre (Saat) | Katkı(%) |
| Ara Sınav | 8 | 1 | 40 |
| Diğer Ölçme Yöntemleri | |||
| 1.Sözlü Sınav | |||
| 2.Kısa Sınav (Quiz) | |||
| 3.Laboratuvar Sınavı | |||
| 4.Sunum | |||
| 5.Rapor | |||
| 6.Seminer | |||
| 7.Performans Ödevi | |||
| 8.Dönem Ödevi | |||
| 9.Proje | |||
| Final Sınavı | 16 | 1 | 60 |
| Öğrenci İş Yükü | |||
| İşlem Adı | Haftalık Saat | Sayı | İş Yükü |
| Haftalık Ders Saati (Teorik+Uygulama) | 3 | 14 | 42 |
| Sınıf Dışı Çalışma | |||
| a) Okuma | 3 | 18 | 54 |
| b) İnternette/Kütüphanede Tarama | 3 | 18 | 54 |
| c) Performans Ödevi | 0 | ||
| d) Seminer/Sunum/Rapor Hazırlama | 0 | ||
| e) Dönem Ödevi/Proje Hazırlama | 0 | ||
| Sözlü Sınav | 0 | ||
| Kısa Sınav (Quiz) | 0 | ||
| Laboratuvar Sınavı | 0 | ||
| Ara Sınav İçin Hazırlık | 1 | 14 | 14 |
| Ara Sınav | 1 | 1 | 1 |
| Final Sınavı İçin Hazırlık | 1 | 14 | 14 |
| Final Sınavı | 1 | 1 | 1 |
| 0 | |||
| 0 | |||
| Toplam İş Yükü | 180 | ||