Dersin Ayrıntıları
YarıyılKoduAdıT+U+LKrediAKTSSon Güncelleme Tarihi
8END424Yapay Sinir Ağları3+0+03404.11.2025

 
Dersin Detayları
Dersin Dili Türkçe
Dersin Düzeyi Lisans
Bölümü / Programı Endüstri Mühendisliği
Öğrenim Türü Örgün Öğretim
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Öğretim Şekli Yüz Yüze
Dersin Amacı Bu dersin amacı yapay sinir ağlarını, arka plandaki matematiği anlamak ve yapay sinir ağlarını matlab programı kullanarak uygulamaktır.
Dersin İçeriği Yapay zeka teknolojilerine genel bakış. Makine öğrenmesi ve öğrenme çeşitleri. Yapay sinir ağlarının tarihçesi ve temel kavramlar. Biyolojik sinir sistemi. Yapay sinirhücresi. Yapay sinir ağlarının sınıflandırılması. Temel öğrenme algoritmaları ve temel öğrenme kuralları. Yapay sinir ağlarının tasarımı. İlk yapay sinir ağları. Danışmanlıöğrenme modelleri. Danışmansız öğrenme modelleri. Yapay sinir ağı modellerinde meydana gelen problemler. Yapay sinir ağlarının gerçek hayat uygulamaları.
Dersin Yöntem ve Teknikleri Anlatım, tartışma, ödev, uygulama
Ön Koşulları Yok
Dersin Koordinatörü Yok
Dersi Verenler Dr. Öğr. Üyesi Ayşenur GÜRGEN
Dersin Yardımcıları Yok
Dersin Staj Durumu Yok

Ders Kaynakları
Kaynaklar Yayınlanmamış ders notları
Ders Notları Öğretim üyesinin ders notları

Ders Yapısı
Matematik ve Temel Bilimler %40
Mühendislik Bilimleri %60

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 14 3 42
Sınıf Dışı Ç. Süresi 14 3 42
Ara Sınavlar 1 1 1
Uygulama 24 1 24
Laboratuvar 10 1 10
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 1 1
Toplam İş Yükü   AKTS Kredisi : 4 120

 
Dersin Öğrenme Çıktıları: Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir:
Sıra NoAçıklama
1 Öğrenci biyolojik sinir ağları ile yapay sinir ağları arasındaki farkı tanımlar.
2 Öğrenci yapay sinir ağlarının hangi problemlerde uygulandığını bilir.
3 Öğrenci yapay sinir ağlarının alt yapısındaki matematiği öğrenir.
4 Öğrenci matlab programını kullanarak yapay sinir ağlarını kullanabilir.

 
Ders Konuları
HaftaKonuÖn HazırlıkDökümanlar
1 Yapay zeka teknolojilerine genel bakış
2 Makine öğrenmesi ve öğrenme çeşitleri.
3 Yapay sinir ağlarının tarihçesi ve temel kavramlar.
4 Biyolojik sinir sistemi
5 Yapay sinir hücresi
6 Yapay sinir ağlarının sınıflandırılması
7 Temel öğrenme algoritmaları ve temel öğrenme kuralları
8 Arasınav
9 Yapay sinir ağlarının tasarımı
10 İlk yapay sinir ağları
11 Danışmanlı öğrenme modelleri
12 Danışmansız öğrenme modelleri
13 Yapay sinir ağlarının gerçek hayat uygulamaları
14 Final sınavı

 
Dersin Program Çıktılarına Katkısı
P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11 P12 P13
Tüm 5 4 4 4 3 2 2 2 2 2 2 2 3
Ö1 4 4 3 3 2 2 2 2 2 3 2 2 2
Ö2 5 5 5 4 3 3 2 3 3 2 3 3 3
Ö3 4 4 4 3 3 2 2 2 2 2 2 2 2
Ö4 5 4 4 5 3 2 2 2 2 2 2 2 3

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

  
  https://obs.osmaniye.edu.tr/oibs/bologna/progCourseDetails.aspx?curCourse=287150&lang=tr