EĞİTİM
Ders Detayı

ELE 685 Sinir Ağları
2017-2018 Güz dönemi bilgileri

Ders bu dönem açık değil

Dersin zamanlama bilgileri haftalık ders programından elde edilmektedir. Ders geçici olarak belirli bir hafta için ertelenmiş ya da zamanı değişmiş olabilir. Dersin o haftaki kesin zamanlama bilgileri için dersin sorumlusuna başvurulmalı ve/veya duyurular takip edilmelidir.

Ders tanım tabloları Hacettepe Üniversitesi AKTS Ders Kataloğu sitesinden (http://ects.hacettepe.edu.tr) gerçek zamanlı olarak alınıp gösterilmektedir. Oluşabilecek hatalar için lütfen orijinal siteyi kontrol ediniz.

ELE685 - SİNİR AĞLARI

Dersin Adı Kodu Yarıyılı Teori
(saat/hafta)
Uygulama
(saat/hafta)
Yerel Kredi AKTS
SİNİR AĞLARI ELE685 Herhangi Yarıyıl/Yıl 3 0 3 8
Önkoşul(lar)-var iseYok
Dersin DiliTürkçe
Dersin TürüSeçmeli 
Dersin verilme şekliYüz yüze 
Dersin öğrenme ve öğretme teknikleriAnlatım
Soru-Yanıt
Uygulama-Alıştırma
Sorun/Problem Çözme
 
Dersin sorumlusu(ları)Doç.Dr. Atila Yılmaz 
Dersin amacıKursun amacı çok kullanılan sinir ağları yapılarının ve ilgili öğrenme yordamlarının tanıtımı ile birlikte öğrenme paradigması ve ilgili ağ uygulamalarının kavranmasını sağlamaktır. Bu kurs mühendislik uygulamalarında kullanılan sinir ağları çözümleme araçlarından sinyal işleme kapasitesini daha çok ön plana çıkarmaktadır.  
Dersin öğrenme çıktıları
  1. Dersi başarıyla bitiren bir öğrenci öğrenme ve sınıflandırma problemlerinde bazı temel ve öncü çabaları bilir,
  2. Temel öğrenme birimlerini ve bilgi sunum mekanizmalaranı çalışır,
  3. Temel eniyileme kuramı ve öğrenme paradigmaları ile ilintisi bilgisine sahip olur,
  4. Sınıflandırma ve öğrenme aşamalarında standart yöntemlerle sinir ağları yaklaşımlarını karşılaştırabilir,
  5. Mühendislik problemlerinde danışımlı veya danışımsız ile dinamik veya durağan yaklaşımlara ait beklentilere göre sinir ağlarının önemli araçlarını öğrenir,
  6. Gelişmiş güncel sinir ağları algoritmalarını takip edip anlayabilecek bilgiye sahip olur,
  7. Problem çözümleri geliştirirken uygun bilgisayar programlama araçlarını yetkin bir şekilde kullanır.
Dersin içeriği1. Sinir ağlarına giriş ,
2. Temel kavramlar ? nöron modelleri, Mc Culloch Pitts modeli, Rosenblatt?ın perseptronu, öğrenme,
3. Aradeğerlendirme ve eniyileme: en küçük kareler tahmini, özyineli en küçük kareler tahmini, türevsel tabanlı eniyileme,
4. Tek katlı perseptronlar,
5. Çok katlı perseptronlar,
6. Kendinden organize olan yapılar: Hebbian öğrenme, Kohonen haritası,
7. Dinamik ağlar: Zaman gecikmeli sinir ağları, geribeslemeli sinir ağları,
8. Radyal tabanlı ağlar.
 
KaynaklarHaykin, S., Neural Networks, A comprehensive Foundation, Prentice Hall, 2nd ed., 1999.

Jang, J.S.R., Sun T.S., Mizutani, E., Neuro-Fuzzy and Soft Computing, Prentice Hall, 1997.

Lau, C., edt., Neural Networks, Theoretical Foundations and Analysis, IEEE Press, 1992.

Cichocki, A., Unbehauen, R. ,Neural Networks for Optimization and Signal Processing, Wiley,1993.

Shalkoff, R.J., ?Artificial Neural Networks?, Mc Graw Hill, 1997.

Haykin. S., ? Adaptive Filter Theory?, Prentice Hall, 1996.
 

Haftalara Göre İşlenecek Konular

HaftalarKonular
1. HaftaSinir ağlarına giriş
2. HaftaTemel kavramlar ? nöron modelleri, Mc Culloch Pitts modeli
3. HaftaTemel kavramlar ? bilgi sunumu, Rosenblatt?ın perseptronu, öğrenme paradigmaları
4. HaftaAradeğerlendirme ve eniyileme: en küçük kareler tahmini, özyineli en küçük kareler tahmini
5. HaftaAradeğerlendirme ve eniyileme: türevsel tabanlı eniyileme
6. HaftaTek katlı perseptronlar,
7. HaftaÇok katlı perseptronlar: geriyayılım algoritması
8. HaftaÇok katlı perseptronlar: iyi programlama önerileri, uygulamalar
9. HaftaAra sınav
10. HaftaKendinden organize olan yapılar: Hebbian öğrenme, Kohonen haritası
11. HaftaDinamik ağlar: zaman gecikmeli sinir ağları
12. HaftaDinamik ağlar: geribeslemeli sinir ağları
13. HaftaRadyal tabanlı ağlar
14. HaftaMühendislik uygulamaları ve karşılaştırmalar
15. HaftaGenel sınav
16. HaftaGenel sınav

Değerlendirme Sistemi

Yarıyıl içi çalışmalarıSayısıKatkı Payı %
Devam (a)00
Laboratuar00
Uygulama00
Alan Çalışması00
Derse Özgü Staj (Varsa) 00
Ödevler345
Sunum00
Projeler00
Seminer00
Ara Sınavlar115
Genel sınav140
Toplam100
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı460
Yarıyıl Sonu Sınavının Başarı Notuna Katkısı140
Toplam100

AKTS (Öğrenci İş Yükü) Tablosu

Etkinlikler Sayısı Süresi Toplam İş Yükü
Ders Süresi 14 3 42
Laboratuvar 0 0 0
Uygulama000
Derse özgü staj (varsa)000
Alan Çalışması000
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön Çalışma, pekiştirme, vb)13452
Sunum / Seminer Hazırlama000
Proje000
Ödevler32575
Ara sınavlara hazırlanma süresi11515
Genel sınava hazırlanma süresi12525
Toplam İş Yükü3272209

Dersin Öğrenme Çıktılarının Program Yeterlilikleri İle İlişkilendirilmesi

D.9. Program YeterlilikleriKatkı Düzeyi*
12345
1. Elektrik ve Elektronik Mühendisliği'nin gerektirdiği temel bilgilerin yanı sıra Elektrik ve Elektronik Mühendisliği'nin belirli alanlarında geniş ve derin bilgiye sahiptir.   X 
2. Matematik, Fen Bilimleri ve Elektrik ve Elektronik Mühendisliği alanlarındaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri kullanarak ileri düzeyde analiz ve sentez yeteneği gerektiren karmaşık mühendislik problemlerini çözer.    X
3. Bilimsel literatürü takip eder, yorumlar ve mühendislik problemlerinin çözümünde etkin olarak kullanır    X
4. Araştırma tasarlar, yapar, sonuçları analiz eder ve yorumlar.   X 
5. Proje tasarlar, planlar ve yönetir; disiplinlerarası çalışmalarda liderlik yapabilir.   X 
6. Problem çözümlerinde yeni ve özgün fikirler üretir.   X 
7. Karmaşık, sınırlı ya da eksik verileri analiz edip anlamlı sonuçlar çıkartabilir, disiplinler arası çalışmalarda bu becerisini kullanabilir.   X 
8. Teknolojik gelişmeleri takip eder, kendisini geliştirip yeniler, yeni durumlara kolay uyum sağlar.   X 
9. Uygulamalarının etik açıdan uygunluğunu ve sosyal ve çevresel etkilerini göz önüne alır.  X  
10. Fikirlerini ve çalışmalarını yazılı veya sözlü olarak etkinlikle sunar; İngilizce'yi ileri düzeyde kullanır.  X  

*1 En düşük, 2 Düşük, 3 Orta, 4 Yüksek, 5 Çok yüksek

Genel Bilgiler | Ders ve Sınav Takvimleri | Ders ve Sınıfların Anlık Durumu
Lisans Programı | Akademik Takvim | Açılan Dersler, Şubeleri ve Sorumluları | Haftalık Ders Programı | Dönemlik Sınav Programları | Kayıt için Gerekli Bilgiler | Önkoşullu ve Eşzamanlı Dersler | Staj için Gerekli Bilgi ve Belgeler | ELE 401-402 Bitirme Projesi Bilgileri | Diğer Yardımcı Belgeler | AKTS Ders Kataloğu | HÜ Öğrenci İşleri Dairesi
Lisansüstü Programı | Açılan Dersler ve Sorumluları | Haftalık Ders Programı | Dönemlik Final Sınav Programı | Lisansüstü Tez Savunma ve Seminer Takvimi | Kayıt için Gerekli Bilgiler | AKTS Ders Kataloğu - Yüksek Lisans | AKTS Ders Kataloğu - Doktora | HÜ Fen Bilimleri Enstitüsü