| DERSİN TÜRÜ | Seçmeli |
| DERSİN DÜZEYİ | Doktora |
| DERSİN YILI | - |
| YARIYIL | - |
| AKTS | 10 |
| ÖĞRETİM ELEMAN(LAR)I | Doçent Doktor Mustafa Sert
|
| DERSİN ÖĞRENME KAZANIMLARI |
Bu dersin sonunda öğrenciler;
1) Evrişimli sinir ağları, derin Boltzmann makinesi, otomatik kodlayıcılar gibi derin öğrenme metotlarını bilir.
2) Probleme özgü derin öğrenme mimarisi tasarlamayı bilir.
3) Derin sinir ağlarını eğitmeyi ve sınamayı bilir.
|
| DERSİN VERİLİŞ BİÇİMİ | Yüz Yüze |
| DERSİN ÖNKOŞULLARI | Yok |
| ÖNERİLEN DERSLER | SEY 515- MAKİNE ÖĞRENMESİ VE YAPAY ZEKA |
| DERS TANIMI | Makine öğrenmesi temelleri ve uygulamaları,Yapay sinir ağlarına genel bakış,Çok katmanlı perseptron,Derin sinir ağlarının eğitimi,Evrişimsel sinir ağları,Yinelenen sinir ağları,Derin üretici modeller,Derin pekiştirmeli öğrenme,Güncel araştırma konuları ve uygulamalar gibi konularda bilgi sahibi olur.
|
| DERS İÇERİĞİ | | HAFTA | KONULAR |
|---|
| 1. Hafta | Makine öğrenmesi temelleri ve uygulamaları | | 2. Hafta | Yapay sinir ağlarına genel bakış | | 3. Hafta | Çok katmanlı perseptron | | 4. Hafta | Derin sinir ağlarının eğitimi | | 5. Hafta | Evrişimsel sinir ağları | | 6. Hafta | Evrişimsel sinir ağları | | 7. Hafta | Yinelenen sinir ağları | | 8. Hafta | Ara sınav | | 9. Hafta | Derin üretici modeller | | 10. Hafta | Derin üretici modeller | | 11. Hafta | Derin pekiştirmeli öğrenme | | 12. Hafta | Derin pekiştirmeli öğrenme | | 13. Hafta | Güncel araştırma konuları ve uygulamalar | | 14. Hafta | Güncel araştırma konuları ve uygulamalar | | 15. Hafta | |
|
| ZORUNLU YA DA ÖNERİLEN KAYNAKLAR | 1. Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville, Deep Learning, MIT Press, 2016
2. K. P. Murphy. Machine Learning: A Probabilistic Perspective, MIT Press, 2012.
3. Tom Mitchell, \Machine Learning", McGraw-Hill, (1997) |
| ÖĞRETİM YÖNTEM VE TEKNİKLERİ | Anlatım,Soru-Cevap,Sorun/Problem Çözme |
| DEĞERLENDİRME YÖNTEMİ VE GEÇME KRİTERLERİ | | | Sayısı | Toplam Katkısı(%) |
|---|
| Ara Sınav | 1 | 30 | | Ödev | 1 | 30 | | Toplam(%) | | 60 | | Yıl İçinin Başarıya Oranı(%) | | 60 | | Finalin Başarıya Oranı(%) | | 40 | | Toplam(%) | | 100 |
|
| AKTS İŞ YÜKÜ |
| Aktivite |
Sayı |
Süresi(Saat) |
İş Yükü |
| Ara Sınav | 1 | 2 | 2 | | Kısa Sınavlara hazırlık | | | | | Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi | | | | | Final Sınavına Hazırlık | | | | | Ders Saati | 14 | 3 | 42 | | Ara Sınava Hazırlık | 1 | 30 | 30 | | Laboratuvar | | | | | Final Sınavı | | | | | Ödevler | 2 | 40 | 80 | | Proje | 1 | 150 | 150 | | Toplam İş Yükü | | | 304 |
|---|
| Toplam İş Yükü / 30 | | | 10,13 |
|---|
| Dersin AKTS Kredisi | | | 10 |
|---|
|
| DİL | Türkçe |
| STAJ / UYGULAMA | Yok |
| | |
