adnan menderes üniversitesi matematik programı matematik

Ders Bilgi Formu
ADNAN MENDERES ÜNİVERSİTESİ
MATEMATİK PROGRAMI
MATEMATİK DOKTORA PROGRAMI
DERS BİLGİ FORMU
Dersin Adı
İleri Yapay Sinir Ağları
Ders Kodu
MTK638
AKTS Kredi
7,5
İş Yükü
Ders Düzeyi
189 (Saat)
31.10.2017
Doktora
Teori
3
Uygulama
0
Laboratuvar
0
Dersin Amacı
Yapay zeka konularından olan Yapay Sinir Ağları (YSA) bilgisayar alanında yaygın olarak
kullanılmaktadır. Karmaşık sistemlerde YSA kullanımı matematiksel ilişkiden bağımsız olarak büyük
avantajlar sağlar. Bu sebeple, bu derste YSA'nın en önemli konuları anlatılacaktır ve bu konularla ilgili
uygulamalar geliştirilecektir.
Özet İçeriği
Yapay sinir ağlarına giriş. İlk yapay sinir ağları. Çok katmanlı algılayıcı (Öğretmenli öğrenme). LVQ
Modeli (Destekleyici öğrenme). ART ağları (Öğretmensiz öğrenme). Geri dönüşümlü ve diğer yapay sinir
ağları. Bileşik yapay sinir ağları. Yapay sinir ağları uygulamaları.
Staj Durum
Yok
Öğretim Yöntemleri
Anlatım (Takrir), Tartışma, Bireysel Çalışma, Problem Çözme
Dersi Veren Öğretim Elemanı(ları)
Yrd. Doç. Dr. Rıfat AŞLIYAN
Ölçme ve Değerlendirme Araçları
Araç
Adet
Oran (%)
Ara Sınav (Vize)
1
25
Dönem Sonu Sınavı (Final)
1
50
Ödev
1
25
Ders Kitabı / Önerilen Kaynaklar
1
Foundations of Neural Networks, T. Khana, Addison-Wesley Publishing Comp., 1990
2
Yapay Sinir Ağları, Prof. Dr. Ercan Öztemel, Papatya Yayıncılık, 2003
Hafta
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
Haftalara Göre Ders Konuları
Teorik
Yapay zeka ve makine öğrenmesine genel bakış
Ön Hazırlık
Ders kitabındaki ilgili konular okunmalı
Teorik
Yapay sinir ağlarına giriş
Ön Hazırlık
Ders kitabındaki ilgili konular okunmalı
Teorik
Yapay sinir ağlarının yapısı ve temel elemanları
Ön Hazırlık
Ders kitabındaki ilgili konular okunmalı
Teorik
İlk yapay sinir ağları
Ön Hazırlık
Ders kitabındaki ilgili konular okunmalı
Teorik
Yapay sinir ağı modeli, öğretmenli öğrenme, çok katmanlı algılayıcı
Ön Hazırlık
Ders kitabındaki ilgili konular okunmalı
Teorik
Yapay sinir modeli, destekleyici öğrenme, LVQ modeli
Ön Hazırlık
Ders kitabındaki ilgili konular okunmalı
Teorik
ART ağları, Öğretmensiz öğrenme
Ön Hazırlık
Ders kitabındaki ilgili konular okunmalı
Teorik
Geri dönüşümlü ağlar ve diğer yapay sinir ağı modelleri
Ön Hazırlık
Ders kitabındaki ilgili konular okunmalı
Ön Hazırlık
İşlenen tüm konular tekrarlanmalı
Ara Sınav (Vize)
Arasınav
Teorik
Geri dönüşümlü ağlar ve diğer yapay sinir ağı modelleri
Ön Hazırlık
Ders kitabındaki ilgili konular okunmalı
Teorik
Bileşik yapay sinir ağları
Ön Hazırlık
Ders kitabındaki ilgili konular okunmalı
Teorik
Yapay sinir ağları donanımı
Ön Hazırlık
Ders kitabındaki ilgili konular okunmalı
Adnan Menderes Üniversitesi E-Üniversite Otomasyonu üzerinden alınmıştır. Rapor tarihi: 31.10.2017
1/2
Ders Bilgi Formu
13
14
15
Teorik
Yapay sinir ağları uygulamaları
Ön Hazırlık
Ders kitabındaki ilgili konular okunmalı
Teorik
Yapay sinir ağları uygulamaları
Ön Hazırlık
Ders kitabındaki ilgili konular okunmalı
Ön Hazırlık
İşlenen tüm konular tekrarlanmalı
Dönem Sonu Sınavı
(Final)
Final
Dersin Öğrenme, Öğretme ve Değerlendirme Etkinlikleri Çerçevesinde İş Yükü Hesabı (Ortalama Saat)
Adet
Ön Hazırlık
Etkinlik Süresi
Toplam İş Yükü
Kuramsal Ders
14
3
3
84
Ödev
1
0
21
21
Ara Sınav
1
35
2
37
Dönem Sonu Sınavı
1
45
Etkinlik
2
47
Toplam İş Yükü (Saat)
189
Yuvarla [Toplam İş Yükü (saat) / Haftalık İş Yükü (25)] = AKTS Kredisi
7,5
Dersin Öğrenme Çıktıları
1
Yapay sinir ağlarının temel konularını anlama
2
Öğretmenli, öğretmensiz ve destekleyici öğrenme metotlarını kullanan YSA'lar tasarlayabilme
3
Yapay sinir ağlarıyla ileri seviyede uygulamalar geliştirebilme
Program Çıktıları (Matematik Doktora)
1
Yüksek lisans yeterliliklerine dayalı olarak alanındaki güncel ve ileri düzeydeki bilgileri özgün düşünce veya araştırma ile
uzmanlık düzeyinde geliştirebilme, derinleştirebilme ve alanına yenilik getirecek özgün tanımlara ulaşabilmek.
2
Matematiğin ilişkili olduğu disiplinler arası etkileşimi kavrayabilmek.
3
Alanındaki yeni bilgileri sistematik bir yaklaşımla değerlendirebilmek ve kullanabilmek.
4
Alanına yenilik getiren, yeni bir düşünce, yöntem, tasarım veya uygulama geliştirebilme ya da bilinen bir düşünce, yöntem,
tasarım veya uygulamayı farklı bir alana uygulayabilmek, özgün bir konuyu araştırabilmek, kavrayabilmek, tasarlayabilmek,
uyarlayabilmek ve uygulayabilmek.
5
Yeni ve karmaşık düşüncelerin eleştirel analizini, sentezini ve değerlendirmesini yapabilmek.
6
Matematik ile ilgili çalışmalarda araştırma yöntemlerini kullanabilmede üst düzey beceriler kazanmış olmak.
7
Alanı ile ilgili en az bir bilimsel makaleyi ulusal veya uluslar arası hakemli dergilerde yayınlayarak veya özgün bir yapıt üreterek
ya da yorumlayarak alanındaki bilginin sınırlarını genişletebilmek.
8
Alanı ile ilgili sorunların çözümlenmesini gerektiren ortamlarda liderlik yapabilmek.
9
Uzman kişiler ile alanındaki konuların tartışılmasında özgün görüşlerini savunabilmek ve alanındaki yetkinliğini gösteren etkili
bir iletişim kurabilmek.
10
Alanı ile ilgili konularda karşılaşılan toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik sorunların çözümüne katkıda bulunabilmek ve bu
değerlerin gelişimini destekleyebilmek.
11
Bir yabancı dili kullanarak sözlü ve yazılı iletişim kurabilmek.
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi 1:Çok Düşük, 2:Düşük, 3:Orta, 4:Yüksek, 5:Çok Yüksek
ÖÇ1
ÖÇ2
ÖÇ3
PÇ1
3
5
5
PÇ2
3
4
5
PÇ3
3
5
5
PÇ4
4
5
5
3
5
PÇ5
PÇ7
PÇ9
3
4
PÇ10
PÇ11
3
4
5
3
4
4
4
Adnan Menderes Üniversitesi E-Üniversite Otomasyonu üzerinden alınmıştır. Rapor tarihi: 31.10.2017
2/2