GERİ DÖN

Ders Öğretim Planı


Dersin Kodu Dersin Adı Dersin Türü Yıl Yarıyıl AKTS Kredi
0 0 0 0

Lisans





1 Öğrenciler ilgili alandaki temel problemleri tanıyabilir
2 Öğrenci mevcut problem için uygun modelleri oluşturmayı bilir
3 Öğrenci seçtiği modele uygun çözüm yöntemlerini belirlemeyi bilir
4 Öğrenciler mevcut araçların kısıtlarını anlayabilir.
5 Öğrenciler elde ettikleri sonuçları yorumlamayı bilir



Yok



Hafta Teorik [OgretimYontemVeTeknikleri] [OnHazirlik]
1 Neden Yapay Sinir Ağları, Biyolojik Temeller
2 Uygulama Alanları, Tipik Mimariler, Aktivasyon Fonksiyonları
3 McCulloch-Pitts Hücresi, Örüntü Sınıflama için Basit Sinir Ağları, Hebb Ağı
4 Perceptron, Adaline, Delta kuralı
5 Multilayer Perceptronlar
6 Radyal Tabanlı Ağlar
7 Ara Sınav
8 Gradyan Düşüm, Backpropagation, alternatif varyasyonlar
9 Vektör Kuantalama
10 Örüntü ilişkilendirme- Öğrenme Algoritmaları, Associative Ağlar
11 Örüntü ilişkilendirme- Öğrenme Algoritmaları, Associative Ağlar
12 Hopfield Ağlar
13 Hopfield Ağlar
14 Final



Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri Adet Değer
Ara Sınav 1 100
Toplam 100
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri Adet Değer
Final Sınavı 1 100
Toplam 100
Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri 40
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri 60


Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Ara Sınav 1 1 1
Final Sınavı 1 1 1
Derse Katılım 14 2 28
Proje Hazırlama 1 10 10
Proje Sunma 1 45 45
Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma 1 15 15
Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma 1 25 25
Toplam İş Yükü (saat) 125

ÖÇ 1
ÖÇ 2
ÖÇ 3
ÖÇ 4
ÖÇ 5
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek