| Dersin Adı | Dersin Kodu | Dersin Türü | Dersin Düzeyi | Dersin Yılı | Dersin Verildiği Dönem | AKTS Kredisi |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Derin Öğrenme | MEH570 | Seçmeli | Yüksek lisans | 1 | Bahar | 8 |
Öğretim Elemanı Adı
Prof. Dr. Ali TANGEL
Prof. Dr. Oğuzhan URHAN
Dr. Öğr. Üyesi Ayhan KÜÇÜKMANİSA
Dersin Öğrenme Kazanımları
1) Derin öğrenme araçlarını kullanabilir
2) Verilen problemleri çözmek için bilinen derin öğrenme algoritmalarını kullanabilir
3) Ders kapsamında öğrenilen bilgileri geliştirilebilir ve problemlere özgün yeni çözümler sunabilir
4) Derin öğrenme modellerini yeniden düzenleyip, optimize edebilir
Program Yeterliliği İlişkisi
| Program Yeterlilikleri | ||||||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | ||
| Öğrenme Kazanımları | ||||||||
| 1 | Yüksek | |||||||
| 2 | Orta | |||||||
| 3 | Yüksek | |||||||
| 4 | Yüksek | |||||||
Eğitim Şekli
Yüz Yüze
Ön Koşullar, Diğer Koşullar
Yok
Önerilen Destekleyici Dersler
Örüntü Tanıma
Dersin İçeriği
Lineer Cebir ve Olasılığın Temelleri, Makine Öğrenmesine Giriş, Derin Öğrenme Araçları, Konvolüsyonel Sinir Ağları, Tekrarlayan Sinir Ağları, Derin Üretken Modeller, Otomatik Kodlayıcılar, Derin Özyinelemeli Öğrenme, Model Seçimi
Önerilen/İstenen Ders Kaynakları
Planlanan Öğrenim Faaliyetleri Ve Eğitim Yöntemi
Değerlendirme Yöntemi ve Ölçütleri
Proje Notunun Başarıya Oranı |
70% |
|---|---|
Yarıyıl Sonu Sınavının Başarıya Oranı |
30% |
Toplam |
100% |
Dersin Eğitim Dili
Türkçe
Mesleki Uygulama
İstenmemekte