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