YAPAY SİNİR AĞLARI
- Ders
- CMPE545 - YAPAY SİNİR AĞLARI
- Bölüm
- Bilgisayar Mühendisliği - İngilizce - Yüksek Lisans
- Ders Tipi
- Ders
- Durum
- Zorunlu
- Dil
- İngilizce
- Kredi
- 3
- AKTS
- 0
- T+P+L
- 3 + 0 + 0
- Ders Koordinatörleri
- -
- Ön Koşul
- -
- Anahtar Sözcükler
Ders Açıklaması
.
YAPAY SİNİR AĞLARI
Değerlendirme Araçları (Aktif Dönem)
Değerlendirme öğesi tanımlanmamış.
Ders çıktıları
Henüz ders çıktısı tanımlanmamış.
Ders Müfredatı
| Hafta | Konu |
|---|---|
| Hafta 1 | Introduction to Artificial Intelligence, Artificial Neural Networks and Deep Learning |
| Hafta 2 | Image Formation, Biological Neuron, Artificial Neural Networks |
| Hafta 3 | Artificial Neural Networks - Single Perceptron, Multi-layer ANNs, backprobagation |
| Hafta 4 | Convolutional Neural Networks - building blocks |
| Hafta 5 | Convolutional Neural Networks - applications and Phyton Coding using Tensorflow Keras |
| Hafta 6 | Long-Short-Term Memory Networks (LSTM) - building blocks and applications |
| Hafta 7 | LSTM - applications and Phyton Coding using Tensorflow Keras |
| Hafta 8 | Autoencoders - building blocks and applications |
| Hafta 9 | Transformer Networks for Natural Language |
| Hafta 10 | Vision Transformers for Image Recognition |
| Hafta 11 | Convolutional Vision Transformers |
| Hafta 12 | Training a Deep Learning Model - in Phyton Tensorflow Keras |
| Hafta 13 | Hyperparameter Analysis - optimizers, learning rate, batch size, etc. |
| Hafta 14 | Revision of Concepts |
| Hafta 15 | Finals |
Referans Kitaplar & Ders Materyalleri
- 01 Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville, Deep Learning, MIT Press, 2016. https://www.deeplearningbook.org/
Ders Çıktıları
Öğrenme çıktısı tanımlanmamış.
Program Çıktıları
- Lisans düzeyi yeterliliklerine dayalı olarak, aynı veya farklı bir alanda bilgilerini uzmanlık düzeyinde geliştirebilme ve derinleştirebilme.
- Alanının ilişkili olduğu disiplinler arası etkileşimi kavrayabilmeli.
- Alanında edindiği uzmanlık düzeyindeki kuramsal ve uygulamalı bilgileri kullanabilmeli.
- Alanında edindiği bilgileri farklı disiplin alanlarından gelen bilgilerle bütünleştirerek yorumlayabilmeli ve yeni bilgiler oluşturabilmeli.
- Alanı ile ilgili karşılaşılan sorunları araştırma yöntemlerini kullanarak çözümleyebilmeli.
- Alanı ile ilgili uzmanlık gerektiren bir çalışmayı bağımsız olarak yürütebilmeli.
- Alanı ile ilgili uygulamalarda karşılaşılan ve öngörülemeyen karmaşık sorunların çözümü için yeni stratejik yaklaşımlar geliştirebilmeli ve sorumluluk alarak çözüm üretebilmeli.
- Alanı ile ilgili sorunların çözümlenmesini gerektiren ortamlarda liderlik yapabilmeli.
- Alanında edindiği uzmanlık düzeyindeki bilgi ve becerileri eleştirel bir yaklaşımla değerlendirebilmeli ve öğrenmesini yönlendirebilmeli.
- Alanındaki güncel gelişmeleri ve kendi çalışmalarını, nicel ve nitel veriler ile destekleyerek alanındaki ve alan dışındaki gruplara, yazılı, sözlü ve görsel olarak sistemli biçimde aktarabilmeli.
- Sosyal ilişkileri ve bu ilişkileri yönlendiren normları eleştirel bir bakış açısıyla incelemeyebilmeli, geliştirebilmeli ve gerektiğinde değiştirmek üzere harekete geçebilmeli.
- Bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü B2 Genel Düzeyi’nde kullanarak sözlü ve yazılı iletişim kurabilmeli.
- Alanının gerektirdiği düzeyde bilgisayar yazılımı ile birlikte bilişim ve iletişim teknolojilerini ileri düzeyde kullanabilmeli.
- Alanı ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, uygulanması ve duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik değerleri gözeterek denetleyebilmeli ve bu değerleri öğretebilmeli.
- Alanı ile ilgili konularda strateji, politika ve uygulama planları geliştirebilmeli ve elde edilen sonuçları, kalite süreçleri çerçevesinde değerlendirebilmeli.
- Alanında özümsedikleri bilgiyi, problem çözme ve/veya uygulama becerilerini, disiplinlerarası çalışmalarda kullanabilmeli.
Pç-Dç Matrisi
PÇ-ÖÇ matrisi henüz doldurulmamış.