| Dersin Adı | Dersin Kodu | Dersin Türü | Dersin Düzeyi | Dersin Yılı | Dersin Verildiği Dönem | AKTS Kredisi |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Yapay Sinir Ağları | BTM510 | Seçmeli | Yüksek lisans | 1 | Bahar | 8 |
Öğretim Elemanı Adı
Prof. Dr. Mehmet Melih İNAL
Arş. Gör. Seda BALTA
Arş. Gör. Gizem YILDIZ
Arş. Gör. M.M. Enes YURTSEVER
Dersin Öğrenme Kazanımları
1) Yapay sinir ağlarında (YSA) öğrenme işlemi.
2) İleri beslemeli (feed forward) YSA. Geri beslemeli (recurrent) yapay sinir ağları.
3) Temel bileşenler analizi.
4) Neurodinamik programlama.
Program Yeterliliği İlişkisi
| Program Yeterlilikleri | ||||||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | ||
| Öğrenme Kazanımları | ||||||||
| 1 | Orta | |||||||
| 2 | ||||||||
| 3 | ||||||||
| 4 | ||||||||
Eğitim Şekli
Yüz Yüze
Ön Koşullar, Diğer Koşullar
Yok
Önerilen Destekleyici Dersler
Matlab ve Simulink ile İleri Programlama
Dersin İçeriği
Yapay sinir ağlarında (YSA) öğrenme. YSA’nın uygulama alanları. İlk yapay sinir ağları. İleri beslemeli YSA. Geri beslemeli yapay sinir ağları. Radyal tabanlı fonksiyon ağları. Çağrışımlı bellek ağları. Temel bileşenler analizi. Kendi kendini organize eden YSA. Destekleyici öğrenmeli vektör nicemleme ağları. Uyarlamalı rezonans kuramı ağları. Modül yapay sinir ağları. Neurodinamik programlama.
Önerilen/İstenen Ders Kaynakları
Planlanan Öğrenim Faaliyetleri Ve Eğitim Yöntemi
Değerlendirme Yöntemi ve Ölçütleri
Dersin Eğitim Dili
Türkçe
Mesleki Uygulama
İstenmemekte