Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi Bilgi Paketi

Programlar Hakkında Bilgi

FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ / EEM-617 - ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI DOKTORA (ÖNERİLEN PROGRAM)

Kodu: EEM-617 Adı: YAPAY SİNİR AĞLARININ MODELLENMESİ Teorik+Uygulama: 3+0 AKTS: 6
Sınıf/Yarıyıl 1 / Güz
Ders Düzeyi Doktora
Ders Türü Seçmeli
Bölümü ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI DOKTORA (ÖNERİLEN PROGRAM)
Ön Koşul Dersleri Yok
Öğretim Sistemi Örgün
Ders Süresi 14 Hafta
Öğretim Elemanı UĞUR SORGUCU (sorgucu@nevsehir.edu.tr)
Diğer Öğretim
Elemanı/Elemanları
Öğretim Dili Türkçe
Sınıf Dışı Uygulama/Staj Yok
Dersin Amacı
Yapay Sinir Ağlarının Yapısını Oluşturan Kavramları Öğretmek, Yapay Sinir Ağlarında Kullanılan Öğrenme Algoritmalarını Öğretmek, Yapay Sinir Ağlarının Mühendislik ve Diğer Branşlardaki Uygulamalarını Öğretmek, Bilgisayar Programı Üzerinde Gerçek Problemleri Yapay Sinir Ağları İle Çözebilmeyi Öğretmek

Ders Öğrenme Çıktıları (DÖÇ) ODY
Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler:
DÖÇ-1 PÇ-1 Elektrik Elektronik Mühendisliği disiplinine özgü konularda bilimsel araştırmalar yaparak, bu bilgilerin yorumlanması ve uygulama becerilerinin kazanılması.
PÇ-2 Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisine sahiptir.
Yazılı Sınav
Dönem Ödevi - Proje
PÇ: Bölüm program çıktıları
ÖDY: Ölçme ve değerlendirme yöntemi

Dersin İçeriği
1- Beynin yapısı, biyolojik ağlar ve sinir sistemi hakkında bilgi 2- Yapay sinir sistemleri: Sinirsel hesaplama, YSA'ların gelişim tarihi. YSA'ların temel kavramları ve modelleri - 1 3- Yapay sinir sistemleri: Sinirsel hesaplama, YSA'ların gelişim tarihi. YSA'ların temel kavramları ve modelleri - 2 4- YSA modelleri, sinirsel süreçleme. 5- Öğrenme ve uyum, sinirağı öğrenme kuralları - 1 6- Öğrenme ve uyum, sinirağı öğrenme kuralları - 2 7- Tek-katmanlı sinir sınıflayıcılar 8- Vize 9- Tek-katmanlı geri beslemeli ağlar 10- Çok katmanlı ileri beslemeli ağlar - 1 11- Çok katmanlı ileri beslemeli ağlar - 2 12- Sinir algoritmaları ve sistemlerinin uygulamaları. Sinir ağlarının gerçeklenmesi - 1 13- Sinir algoritmaları ve sistemlerinin uygulamaları. Sinir ağlarının gerçeklenmesi - 2 14- Matlab uygulamaları
Haftalık Detaylı Ders İçeriği
Hafta Detaylı İçerik Öğretim Yöntem ve Teknikleri
1 Beynin yapısı, biyolojik ağlar ve sinir sistemi hakkında bilgi Anlatım, soru-cevap, tartışma (uzaktan eğitim)
2 Yapay sinir sistemleri: Sinirsel hesaplama, YSA'ların gelişim tarihi. YSA'ların temel kavramları ve modelleri - 1 Anlatım, soru-cevap, tartışma (uzaktan eğitim)
3 Yapay sinir sistemleri: Sinirsel hesaplama, YSA'ların gelişim tarihi. YSA'ların temel kavramları ve modelleri - 2 Anlatım, soru-cevap, tartışma (uzaktan eğitim)
4 YSA modelleri, sinirsel süreçleme. Anlatım, soru-cevap, tartışma (uzaktan eğitim)
5 Öğrenme ve uyum, sinirağı öğrenme kuralları - 1 Anlatım, soru-cevap, tartışma (uzaktan eğitim)
6 Öğrenme ve uyum, sinirağı öğrenme kuralları - 2 Anlatım, soru-cevap, tartışma (uzaktan eğitim)
7 Tek-katmanlı sinir sınıflayıcılar Anlatım, soru-cevap, tartışma (uzaktan eğitim)
8 Ara Sınav
9 Tek-katmanlı geri beslemeli ağlar Anlatım, soru-cevap, tartışma (uzaktan eğitim)
10 Çok katmanlı ileri beslemeli ağlar - 1 Anlatım, soru-cevap, tartışma (uzaktan eğitim)
11 Çok katmanlı ileri beslemeli ağlar - 2 Anlatım, soru-cevap, tartışma (uzaktan eğitim)
12 Sinir algoritmaları ve sistemlerinin uygulamaları. Sinir ağlarının gerçeklenmesi - 1 Anlatım, soru-cevap, tartışma (uzaktan eğitim)
13 Sinir algoritmaları ve sistemlerinin uygulamaları. Sinir ağlarının gerçeklenmesi - 2 Anlatım, soru-cevap, tartışma (uzaktan eğitim)
14 Matlab uygulamaları Anlatım, soru-cevap, tartışma (uzaktan eğitim)
15 Matlab uygulamaları Anlatım, soru-cevap, tartışma (uzaktan eğitim)
16 Final Sınavı
Ders Kitabı / Yardımcı Kitap
1 Prof. Dr. Çetin ELMAS, Yapay Zeka Uygulamaları, SEÇKİN YAYINCILIK
2 S. Haykin. "Neural Networks: A Comprehensive Foundation", (2nd ed.), Prentice Hall PTR, Upper Saddle River, NJ, USA, 2008.
3 E. Öztemel, "Yapay Sinir Ağları", Papatya Yayıncılık, 2008.
Ders Araç - Gereç ve Malzemeleri
Ders kitabı, dizüstü bilgisayar

Ölçme Yöntemi
Yöntem Hafta Süre (Saat) Katkı(%)
Ara Sınav 8 2 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 2 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 10 30
       b) İnternette/Kütüphanede Tarama 3 10 30
       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 4 9 36
Ara Sınav 3 1 3
Final Sınavı İçin Hazırlık 4 9 36
Final Sınavı 3 1 3
0
0
Toplam İş Yükü 180