YAPAY SİNİR AĞLARI DERS TANITIM VE UYGULAMA BİLGİLERİ

Kodu	Dersin Adı	Yarıyıl	Süresi(T+U)	Kredisi	AKTS Kredisi
BIL422	YAPAY SİNİR AĞLARI	5	3	3	6

DERS BİLGİLERİ
Dersin Öğretim Dili :	Türkçe
Dersin Düzeyi	LİSANS, TYY: + 6.Düzey, EQF-LLL: 6.Düzey, QF-EHEA: 1.Düzey
Dersin Türü	Seçmeli
Dersin Veriliş Şekli	-
Dersin Koordinatörü	Dr.Öğr.Üyesi SERKAN GÖNEN
Dersi Veren Öğretim Üyesi/Öğretim Görevlisi	Öğr.Gör. KÜBRA ERDOĞAN
Ders Ön Koşulu	Yok

AMAÇ VE İÇERİK
Amaç:	Bu dersin amacı yapay sinir ağlarının tasarlanması eğitilmesi ve test edilmesi konularında kapsamlı bilgi vermektir.
İçerik:	Bu ders kapsamında biyolojik sinirler ve beyin, tek bir sinirin modeli, sinir ağları, eğitim algoritmaları, uygulamalar, faydalar, zayıf yönler ve uygulamaları anlatılmaktadır.

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARI (Öğrenciler, bu dersi başarı ile tamamladıklarında aşağıda belirtilen bilgi, beceri ve/veya yetkinlikleri gösterirler.)
Yapay sinir ağı algoritmaları ile çözülebilecek problemleri tanımak ve çözmek.

HAFTALIK DERS KONULARI VE ÖNGÖRÜLEN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI
Hafta	Ön Hazırlık	Konular	Yöntem
1	DERS-1	Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesine Genel Bakış	-
2	DERS-2	Yapay Sinir Ağlarına Giriş	-
3	DERS-3	Yapay Sinir Ağlarının Yapısı ve Temel Elemanları	-
4	DERS-4	İlk Yapay Sinir Ağları	-
5	DERS-5	Yapay Sinir Ağı Modeli (Öğretmenli Öğrenme) Çok Katmanlı Algılayıcı	-
6	DERS-6	Yapay Sinir Ağı Modeli (Destekleyici Öğrenme)-LVQ Modeli	-
7	DERS-7	Yapay Sinir Ağı Modeli (Öğretmensiz Öğrenme) Adaptif Rezonans Teori (Art) Ağları	-
8	-	ARA SINAV	-
9	DERS-8	Geri Dönüşümlü (recurrent) Ağlar (Eleman Ağı) ve Diğer Yapay Sinir Ağı Modelleri	-
10	DERS-9	Bileşik Yapay Sinir Ağları	-
11	DERS-10	Yapay Sinir Ağları Donanımı	-
12	DERS-11	Yapay Sinir Ağlarının Uygulamalarına Genel Bir Bakış	-
13	DERS-12	Öğrenci projelerinin sunumu	-
14	DERS-13	Öğrenci projelerinin sunumu	-
15	DERS-14	YSA: Genel Bakış	-
16	-	FİNAL	-
17	-	FİNAL	-

KAYNAKLAR
Laurene V. Fausett, “Fundamentals of Neural Networks: Architectures, Algorithms And Applications”, Prentice Hall.
Simon Haykin, “Neural Networks: A Comprehensive Foundation”, Prentice Hall
Paul E. Keller, Kevin L. Priddy, "Artificial Neural Networks: an Introduction", PHI, 2007
Ercan Öztemel, “Yapay Sinir Ağları”, Papatya Yayıncılık, 2012
Vasif Nabiyev, "Yapay Zeka", Seçkin Yayınları, 3. baskı 2010

ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME
Yarıyıl İçi Yapılan Çalışmaların Ölçme ve Değerlendirmesi	Etkinlik Sayısı	Katkı Yüzdesi	Açıklama	Sınav Yapılma Şekli
Ara Sınav (Vize)	1	30		Klasik Sınav
Ödev Değerlendirme	1	10
Kısa Sınav	1	10
DÖNEM SONU- Sınavı (Final)	1	50		Klasik Sınav
TOPLAM	4	100

(0) Etkisiz	(1) En Düşük	(2) Düşük	(3) Orta	(4) İyi	(5) Çok İyi
0	1	2	3	4	5

BİLGİ
Kuramsal
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Mühendislik, bilim ve matematik temellerine dayanarak karmaşık mühendislik problemlerini tanımlama, analiz etme, tasarlama, modelleme ve çözme becerisi						5

BİLGİ
Olgusal
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Halk sağlığı, güvenliği ve refahının yanı sıra global, kültürel, sosyal, çevre ve ekonomik faktörleri dikkate alarak belirli ihtiyaçları karşılayan çözümler üretmek için mühendislik tasarımını uygulama becerisi					4

BECERİLER
Bilişsel
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Çeşitli paydaşlarla etkili bir şekilde iletişim kurma becerisi				3

BECERİLER
Uygulamalı
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Mühendislikte etik ve profesyonel sorumlulukları tanıma ve mühendislik çözümlerinin global, ekonomik, çevre ve toplum ile ilgili bağlamlarındaki etkisini dikkate alarak bilinçli kararlar verme yeteneği					4

YETKİNLİKLER
Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Mühendislikte etik ve profesyonel sorumlulukları tanıma ve mühendislik çözümlerinin global, ekonomik, çevre ve toplum ile ilgili bağlamlarındaki etkisini dikkate alarak bilinçli kararlar verme yeteneği					4

YETKİNLİKLER
Öğrenme Yetkinliği
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Uygun öğrenme stratejilerini kullanarak gerektiğinde yeni bilgi edinme ve uygulama yollarını bulma becerisi				3

YETKİNLİKLER
İletişim ve Sosyal Yetkinlik
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Üyelerinin birlikte liderlik sağladığı, işbirlikçi ve kapsayıcı bir ortam yarattığı, hedefler belirlediği, görevleri planladığı ve hedefleri karşıladığı bir ekipte etkili bir şekilde çalışabilme becerisi					4

YETKİNLİKLER
Alana Özgü Yetkinlik
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Uygun deney tasarlama ve yürütme, verileri analiz etme ve yorumlama ve sonuca varmak için mühendislik esaslarını uygulama becerisi				3

DERSİN İŞ YÜKÜ VE AKTS KREDİSİ
Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri İş Yükü
Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri	Etkinlik(hafta sayısı)	Süresi(saat sayısı)	Toplam İş Yükü
Ders	14	3	42
Derse Ön Hazırlık ve Ders Sonrası Pekiştirme	14	3	42
Arazi Çalışması	0	0	0
Grup Çalışması / Ödevi	0	0	0
Laboratuvar	0	0	0
Okuma	0	0	0
Ödev	0	0	0
Proje Hazırlama	0	0	0
Seminer	0	0	0
Staj	0	0	0
Teknik Gezi	0	0	0
Web Tab. Öğrenme	0	0	0
Uygulama	0	0	0
Yerinde Uygulama	0	0	0
Mesleki Faaliyet	0	0	0
Sosyal Faaliyet	0	0	0
Tez Hazırlama	0	0	0
Alan Çalışması	0	0	0
Rapor Yazma	0	0	0
Final Sınavı	1	2	2
Final Sınavı Hazırlığı	1	35	35
Ara Sınav	1	2	2
Ara Sınav Hazırlığı	1	30	30
Kısa Sınav	0	0	0
Kısa Sınav Hazırlığı	0	0	0
TOPLAM	32	0	153