| Dersin Adı | Dersin Kodu | Dersin Türü | Dersin Düzeyi | Dersin Yılı | Dersin Verildiği Dönem | AKTS Kredisi |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Yapay Sinir Ağları | YZM437 | Seçmeli | Lisans | 4 | Güz | 5 |
Öğretim Elemanı Adı
Doç. Dr. Mehmet Zeki KONYAR
Dersin Öğrenme Kazanımları
1) Yapay Sinir Ağları hakkında temel düzeyde bilgi sahibi olur.
2) Yapay Sinir Ağları'nın uygulanabildiği problem türleri hakkında bilgi sahibi olur.
3) Çeşitli Yapay Sinir Ağı türlerini öğrenir.
4) Yapay Sinir Ağları modelleyebilmek ve problem çözümünde kullanır.
5) Modellemeyi uygular ve kavrar.
Program Yeterliliği İlişkisi
| Program Yeterlilikleri | |||||||||||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | ||
| Öğrenme Kazanımları | |||||||||||||
| 1 | Orta | Orta | Düşük | Düşük | Yüksek | Yüksek | Düşük | ||||||
| 2 | Orta | Orta | Düşük | Düşük | Yüksek | Yüksek | Düşük | ||||||
| 3 | Orta | Orta | Düşük | Düşük | Yüksek | Yüksek | Düşük | ||||||
| 4 | Orta | Orta | Düşük | Düşük | Yüksek | Yüksek | Düşük | ||||||
| 5 | Orta | Orta | Düşük | Düşük | Yüksek | Yüksek | Düşük | ||||||
Eğitim Şekli
Yüz Yüze
Ön Koşullar, Diğer Koşullar
Yok
Önerilen Destekleyici Dersler
İstenmemekte
Dersin İçeriği
Yapay Sinir Ağlarına Giriş, Öğrenme, Sınıflandırma Problemleri, İstatistiksel Öğrenme, Çok Katmanlı Yapay Sinir Ağları-Geri Beslemeli Öğrenme Algoritmaları, Kohonen Yapay Sinir Ağları, Hopfield Yapay Sinir Ağları
Önerilen/İstenen Ders Kaynakları
Planlanan Öğrenim Faaliyetleri Ve Eğitim Yöntemi
1) Anlatım
2) Anlatım
3) Soru-Cevap
4) Soru-Cevap
Değerlendirme Yöntemi ve Ölçütleri
Ara Sınav Notunun Başarıya Oranı |
40% |
|---|---|
Yarıyıl Sonu Sınavının Başarıya Oranı |
60% |
Toplam |
100% |
Dersin Eğitim Dili
Türkçe
Mesleki Uygulama
İstenmemekte