.png){kind=spacer}
GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS | Kredi |
|---|---|---|---|---|---|---|
| BLG508 | Derin Öğrenme Ve Yapay Sinir Ağları | Seçmeli Ders Grubu | 1 | 1 | 6.00 | 3.00 |
Dersin Seviyesi
Yüksek Lisans
Dersin Sunulduğu Dil
Dersin Amacı
Bu dersin amacı, öğrencilere derin öğrenme temellerini ve yöntemlerini öğretmek, yapay sinir ağları, evrişimli sinir ağları, rekurrent sinir ağları gibi derin öğrenme modellerine odaklanmak, optimizasyon algoritmaları, aktivasyon fonksiyonları, kayıp fonksiyonları gibi önemli konuları incelemek, transfer öğrenme, sentetik veri üretimi, derin öğrenme uygulamaları gibi pratik alanları keşfetmektir.
Dersi Veren Öğretim GörevlisiGörevlileri
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Derin öğrenme kavramlarını ve temel prensiplerini anlama becerisi geliştirmek. |
| 2 | Derin öğrenme mimarilerini, yapay sinir ağlarını ve derin öğrenme modellerini anlama ve uygulama yetkinliği kazanmak. |
| 3 | Derin öğrenme uygulamaları için veri hazırlama, model eğitimi ve model değerlendirme becerisi geliştirmek. |
| 4 | Gelişmiş derin öğrenme tekniklerini öğrenmek ve uygulama yetkinliği kazanmak. |
| 5 | Derin öğrenme projelerini yönetme ve sunma becerisi geliştirmek |
Öğrenim Türü
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
yok
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
yok
Dersin İçeriği
Bu dersin amacı, öğrencilere derin öğrenme temellerini ve yöntemlerini öğretmek, yapay sinir ağları, evrişimli sinir ağları, rekurrent sinir ağları gibi derin öğrenme modellerine odaklanmak, optimizasyon algoritmaları, aktivasyon fonksiyonları, kayıp fonksiyonları gibi önemli konuları incelemek, transfer öğrenme, sentetik veri üretimi, derin öğrenme uygulamaları gibi pratik alanları keşfetmektir.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik | [OgretimYontemVeTeknikleri] | [OnHazirlik] |
|---|---|---|---|
| 1 | Derin Öğrenmeye Giriş | ||
| 2 | Yapay Sinir Ağları | ||
| 3 | Derin Öğrenme Modelleri ve Mimari | ||
| 4 | İleri Düzey Yapay Sinir Ağları | ||
| 5 | Evrişimli Sinir Ağları | ||
| 6 | Rekurrent Sinir Ağları | ||
| 7 | Derin Öğrenme için Optimizasyon Algoritmaları | ||
| 8 | Ara Sınav | ||
| 9 | Derin Öğrenme için Kayıp Fonksiyonları | ||
| 10 | Transfer Öğrenme ve Önceden Eğitilmiş Modeller | ||
| 11 | Sentetik Veri Üretimi ve Veri Artırma | ||
| 12 | Derin Öğrenme Uygulamaları | ||
| 13 | Derin Öğrenme için Hesaplama Kaynakları ve Paralelleştirme | ||
| 14 | Derin Öğrenmede Gelecek Trendler ve Uygulamalar | ||
| 15 | Final Sınavı |
Ders Kitabı Malzemesi Önerilen Kaynaklar
`Deep Learning` - Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville `Deep Learning with Python` - François Chollet `Deep Learning for Computer Vision` - Adrian Rosebrock `Deep Learning: A Practitioner's Approach` - Josh Patterson, Adam Gibson `Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow` - Aurélien Géron
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Değerlendirme
| 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 | |
Staj Durumu
yok
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 72 | 72 |
| Final Sınavı | 1 | 76 | 76 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 1 | 1 | 1 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 1 | 1 | 1 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 150 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | PÇ 11 | PÇ 12 | PÇ 13 | PÇ 14 | PÇ 15 | |
| ÖÇ 1 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
| ÖÇ 2 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
| ÖÇ 3 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
| ÖÇ 4 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
| ÖÇ 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek