BIL 338

Yapay Sinir Ağları

Dersin Adı: BIL 338 Yapay Sinir Ağları
Dersin Türü Zorunlu
Verildiği Yarıyıl 6
AKTS Kredi Değeri 5
Kredi Değeri 3
Teorik Saati 3
Uygulama Saati 0
Laboratuvar Saati 0
Ön Kosul Dersi Yok
Dersin Dili Türkçe
Öğretim Şekli Örgün Sistem
Dersi Kimler Alabilir lisans
Dersin Öğretim Elemanı Arş. Gör. Hossein BARGHİ JOND
Dersin Öğretim Yönetimi Sözel Anlatım
Önerilen Ders Kitabı 1. Zurada, M., J., 1992, Introduction to Artificial Neural Systems, West Publishing Company, 825 p.
Yardımcı Ders Kitabı 1. Cichocki, A., Unbehauen, R., 1993, Neural Networks for Optization and Signal Processing, John Wiley, 526 p
Dersin Amacı Yapay sinir ağlarının temellerini öğretmektir. Yapay sinir ağları matematiksel modeli kurulamayan ama giriş çıkış davranışı bilinen sistemlerin donanımsal veya yazılımsal olarak gerçeklenmesine imkan sağlar. İnsanlarda olduğu gibi, bazı işleri matematik kullanmadan da eğitimle yürütmenin mümkün olabileceğini göstermektir.
Dersin Özeti

Yapay sinir sistemleri: Sinirsel hesaplama, ANS'lerin gelişim tarihi. ANS'lerin temel kavramları ve modelleri: Biyolojik sinirler, ANS modelleri, Sinirsel süreçleme, öğrenme ve uyum, sinirağı öğrenme kuralları.Tek-katmanlı sinir sınıflayıcılar. Çok katmanlı ileri beslemeli ağlar. Tek-katmanlı geri beslemeli ağlar. Çağrışımlı bellekler. Eşleyen ve kendinden-organizeli ağlar. Sinir algoritmaları ve sistemlerinin uygulamaları. Sinir ağlarının gerçeklenmesi.

Dersin Öğrenim Çıktıları

1.       Yapay Sinir Ağ (YSA) modellerini ve yapılarını tanıyabilir. Analiz yapabilme

2.       İleri beslemeli YSA'ların yapısı ve eğitimi hakkında bilgi kazanabilir.

3.       Geri beslemeli YSA'ların yapısı ve eğitimi hakkında bilgi kazanabilir.

4.       Çok katmanlı YSA'ların çalışmasını ve eğitimini inceleyebilir.

Ölçme ve Değerlendirme
Yarıyıl içi çalışmalar Sayısı Katkı Payı %
Devam
Laboratuar
Uygulama
Alan Çalışması/Staj
Ödevler
Proje/Sunum/Seminer
Kisa Sinavlar
Ara Sınavlar 1 30
Yılsonu sınavı 1 60
Toplam 100
Haftalara Göre Ders Konuları
Hafta Konular
1. Hafta Yapay sinir Ağları (YSA):Sinirsel hesaplama,YSA`lerin gelişim tarihi
2. Hafta ANS`lerin temel kavramları ve modelleri: Biyolojik sinirler, ANS modelleri, Sinirsel süreçleme, Öğrenme ve uyum.
3. Hafta Sinir ağı öğrenme kuralları. Tek katmanlı sinir sınıflayıcılar: Sınıflama modeli, ozellikler, ve karar bölgeleri, Ayırım fonksiyonları, Lineer makina ve minimum uzaklık sınıflayıcı,
4. Hafta Parametrik olmayan eğitim kavramı. Lineer olarak ayrılabilen sınıflamalar için tek katmanlı sürekli perceptron ağlar. Örnekler
5. Hafta Çok katmanlı ileri beslemeli ağlar: Lineer olarak ayrılamayan patern sınıflama, Çok sinirli katman için delta öğrenme kuralı, İleri beslemeli geri çağırma ve hata geri iletimli eğitim
6. Hafta Öğrenme faktörleri
7. Hafta Sınıflama ve uzman katmanlı ağlar
8. Hafta Tek katmanlı geri beslemeli ağlar: Dinamik sistemlerin temel kavramları, Ayrık zamanlı Hopfield ağların matematiksel temelleri, Sürekli zamanlı ağların geçiş cevabı
9. Hafta Tek katmanlı geribeslemeli ağlarda relakzasyon modelleme, Optimizasyon problemlerinin örnek çözümleri
10. Hafta Çağrışımlı bellekler
11. Hafta Eşleyen ve kendinden organizeli ağlar
12. Hafta Eşleyen ve kendinden organizeli ağlar
13. Hafta Sinir algoritmaları ve sistemlerinin uygulamaları
14. Hafta Sinir algoritmaları ve sistemlerinin uygulamaları
Program Yeterlilikleri
Dersin Öğrenim Çıktıları ->*
01 02 03 04 05
PY1) PY 01 5 5 5 5 5
PY2) PY 02 5 5 5 5 5
PY3) PY 03 5 5 5 5 5
PY4) PY 04 3 4 4 4 4
PY5) PY 05 2 2 2 2 2
PY6) PY 06 1 1 1 1 1
PY7) PY 07 1 1 1 1 1
PY8) PY 08 1 1 1 1 1
PY9) PY 09 1 1 1 1 1
PY10) PY 10 1 1 1 1 1
PY11) PY 11 1 1 1 1 1
* 01: Çok düşük 02: Düşük 03: Orta 04: Yüksek 05: Çok yüksek
Etkinlikler Sayısı Ön Hazırlık Etkinlik Süresi Toplam İş Yükü
Anlatim 14 2 3 70
Uygulamalı Ders 0 0 0 0
Ödevler 14 0 2 28
Sunum / Seminer hazırlama 0 0 0 0
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön Çalışma, pekiştirme, vb) 14 0 1 14
Dönem Ödevi / Proje Hazırlama 0 0 0 0
Uygulama (Lab., Atölye, Arazi, PDÖ) 0 0 0 0
Diğer Bilgi Edinme Çalışmaları 0 0 0 0
Kısa Sınavlar 0 0 0 0
Ara Sınavlar 1 10 3 13
Yari Yılsonu sınavı 1 22 3 25
Toplam İş Yükü (Saat) 150
*Toplam İş Yükü (saat) / Haftalık İş Yükü (30) = Dersin AKTS Kredisi 5
AVRASYA ÜNİVERSİTESİ
Adnan Kahveci Mahallesi Rize Caddesi No:226 Trabzon / TÜRKİYE
Tel : 0462 334 05 50   |   Faks : 0462 334 64 54  |   e-posta : info@avrasya.edu.tr

Nic Turkey Ynternet Hizmetleri