|
Dersin Dili
|
Türkçe
|
|
Dersin Düzeyi
|
Doktora
|
|
Bölümü / Programı
|
İşletme Doktora
|
|
Öğrenim Türü
|
Örgün Öğretim
|
|
Dersin Türü
|
Seçmeli
|
|
Dersin Öğretim Şekli
|
Yüz Yüze
|
|
Dersin Amacı
|
Sinir ağı sistemlerin temel kural ve tekniklerini
sunmak. Temel yapay sinir ağ medellerini ve
uygulamalarını incelemek.
|
|
Dersin İçeriği
|
Temel sinir biyolojisi, Sinir ağı mimarileri ve
öğrenme algoritmaları, yapay sinir ağ uygulamaları,
McCulloch Pitts Nöronları, Tek Katlı pörseptran, Çok
Katlı pörseptran, Radyal taban fonksiyonlu ağlar,
Kohonen kendini örgütleyen eşlemlemeler,
Öğrenen vektörel nicemleme
|
|
Dersin Yöntem ve Teknikleri
|
|
|
Ön Koşulları
|
Yok
|
|
Dersin Koordinatörü
|
Yok
|
|
Dersi Verenler
|
Doç. Dr. Emre Yakut
|
|
Dersin Yardımcıları
|
Yok
|
|
Dersin Staj Durumu
|
Yok
|
Ders Kaynakları
|
Kaynaklar
|
Ders kitabı
|
|
Ders Notları
|
Ders Kitabı: 1. Neural Networks: A Comprehensive Foundation, Simon
Haykin, Pearson Education Inc. Leicestershire U.K 1999
Diğer
Kaynaklar:
1. Neural Networks for Pattern Recognition, C. Bishop,
Oxford University Press, 1995
2. Principles of Neurocomputing for Science and
Engineering, F.M.Ham and I.Kostanic, McGraw Hill, 2001
|
|
Dökümanlar
|
Ders notları
|
|
Ödevler
|
Var
|
|
Sınavlar
|
Var
|
Ders Yapısı
|
Mühendislik Tasarımı
|
%0
|
|
|
Sosyal Bilimler
|
%40
|
|
|
Eğitim Bilimleri
|
%0
|
|
|
Fen Bilimleri
|
%0
|
|
|
Sağlık Bilimleri
|
%0
|
|
|
Alan Bilgisi
|
%0
|
|
|