Dersin Ayrıntıları
YarıyılKoduAdıT+U+LKrediAKTSSon Güncelleme Tarihi
2FZK852Yapay Sinir Ağlatı ve Uygulamaları II3+0+03624.10.2025

 
Dersin Detayları
Dersin Dili Türkçe
Dersin Düzeyi Yüksek Lisans
Bölümü / Programı Fizik Tezli Yüksek Lisans
Öğrenim Türü Örgün Öğretim
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Öğretim Şekli Yüz Yüze
Dersin Amacı Yapay sinir ağları sistemlerinin temel prensipleri tanıtmak ve Matlab’da uygulama becerisi kazandırmak
Dersin İçeriği Yapay Zekâ ve Yapay Sinir Ağlarını (YSA) için girdi Setinin Hazırlanması, Hücrenin Çıktıları, Yapay Sinir Ağlarının Sınıflandırılması, Çok Katmanlı İleri Beslemeli Ağlar, Ağ yapıları, Yapılarına Göre Yapay Sinir Ağları, İleri ve geri Beslemeli Yapay Sinir Ağları, Öğrenme Yöntemine Göre YSA, Danışmanlı (Denetimli), Danışmansız (Denetimsiz), Takviyeli (Destekleyici) Öğrenme, Öğrenme (Training) Algoritmaları ve algoritmasının Seçimi, yapay Sinir Ağların Uygulama Alanları, Eğitim Algoritmasının Belirlenme, Nöronların Modellenmesi, YSA Modelinin Kurulması Ve Eğitimi, algılayıcı, uyarlanır doğrusal eleman, en küçük kareler algoritması, Yapay Sinir Ağlarının Gerçekleştirilmesi ve Uygulamaları, YSA Mimarisinin Belirlenmesi, Bazı Klasik Sinir Ağı Uygulamaları ve Mimarileri ,Matlab.
Dersin Yöntem ve Teknikleri
Ön Koşulları Yok
Dersin Koordinatörü Yok
Dersi Verenler Prof. Dr. MUHİTTİN ŞAHAN muhittinsahan@osmaniye.edu.tr
Dersin Yardımcıları Yok
Dersin Staj Durumu Yok

Ders Kaynakları
Kaynaklar Simon Haykin, Neural Networks: A Comprehensive Foundation, Prentice Hall, 1999 Neural Network Toolbox, For Use with MATLAB, Howard Demuth, Mark Beale, User’s Guide, Version 4, 2004 J.M. Zurada, Introduction to Artificial Neural Systems, West Publishing Company, 1995., E.Öztemel, Yapay Sinir Ağları, Papatya Yayıncılık, İstanbul, 2003.,David Kriesel – A Brief Introduction to Neural Networks (ZETA2-EN) 2007,Artificial Neural Networks: An Introduction, Yazar: Kevin L. Priddy, 2005
Ders Notları Simon Haykin, Neural Networks: A Comprehensive Foundation, Prentice Hall, 1999
Neural Network Toolbox, For Use with MATLAB, Howard Demuth, Mark Beale, User’s Guide, Version 4, 2004
J.M. Zurada, Introduction to Artificial Neural Systems, West Publishing Company, 1995., E.Öztemel, Yapay Sinir Ağları, Papatya
Yayıncılık, İstanbul, 2003.,David Kriesel – A Brief Introduction to Neural Networks (ZETA2-EN) 2007,Artificial Neural Networks: An
Introduction, Yazar: Kevin L. Priddy, 2005

Ders Yapısı
Mühendislik Bilimleri %60
Mühendislik Tasarımı %30
Sosyal Bilimler %10

Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Etkinlikler ayrıntılı olarak "Değerlendirme" ve "İş Yükü Hesaplaması" bölümlerinde verilmiştir.

Değerlendirme Ölçütleri
Yarıyıl Çalışmaları Sayısı Katkı
Ara Sınav 1 % 40
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 % 60
Toplam :
2
% 100

 
AKTS Hesaplama İçeriği
İş Yükü Sayısı Süre Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi 1 10 10
Sınıf Dışı Ç. Süresi 14 3 42
Ödevler 3 10 30
Ara Sınavlar 1 10 10
Laboratuvar 10 4 40
Proje 10 3 30
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 10 10
Toplam İş Yükü   AKTS Kredisi : 6 172

 
Dersin Öğrenme Çıktıları: Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir:
Sıra NoAçıklama
1 Öğrenci Yapay Sinir Ağları'nın özelliklerini bilir.
2 Öğrenci Yapay Sinir Ağları'nın avantajlarını ve dezavantajlarını bilir.
3 Öğrenci Yapay Sinir Ağı modellerini bilir.
4 Öğrenci MATLAB Neural Network Toolbox´ını kullanabilir.

 
Ders Konuları
HaftaKonuÖn HazırlıkDökümanlar
1 Yapay sinir ağlarına giriş, Yapay sinir ağlarının tarihsel gelişimi Ders Notları
2 Yapay Zeka tarihi ve felsefesi Ders Notları
3 İnsan Beyni, Bir Nöron Modelleri Ders Notları
4 Basit Nöronlar ve Ağlar Ders Notları
5 Yapay Zeka ve Sinir Ağları Ders Notları
6 İstatistiğe giriş ve İstatistiksel Yaklaşım Ders Notları
7 Ağ Mimarileri Ders Notları
8 Ara Sınav
9 Modeller, genel yapay sinir hücre modeli Ders Notları
10 Yönlendirilmiş Grafikler Olarak Görüntülenen Sinir Ağları Ders Notları
11 Matlab’a Giriş. Matlab’da İfadeler ve İşlemler. Ders Notları
12 Matlab’da Diziler ( Vektör,Matris ve Polinomlar), Matlab'de Matematik ve Kod Eşdeğerleri Ders Notları
13 Denklemler ve Şekiller için Matematiksel Gösterim, Matlab Ders Notları
14 Yapay sinir ağları ile allık olarak yıllık güneş enerjisi tahmini Ders Notları
15 Uygulamalar Ders Notları

 
Dersin Program Çıktılarına Katkısı
P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11 P12
Tüm 5 4 4 5 4 4 5 5 5 4 5 4
Ö1 5 3 4 5 4 4 5 5 5 4 5 4
Ö2 5 4 4 5 3 4 5 5 5 4 5 4
Ö3 4 4 4 3 4 4 4 5 4 4 5 4
Ö4 4 4 5 5 3 4 4 3 4 4 4 4

  Katkı Düzeyi: 1: Çok Düşük 2: Düşük 3: Orta 4: Yüksek 5: Çok Yüksek

  
  https://obs.osmaniye.edu.tr/oibs/bologna/progCourseDetails.aspx?curCourse=253479&lang=tr