DERSİN TÜRÜ	Seçmeli
DERSİN DÜZEYİ	Doktora
DERSİN YILI	-
YARIYIL	-
AKTS	10
ÖĞRETİM ELEMAN(LAR)I	-
DERSİN ÖĞRENME KAZANIMLARI	Bu dersin sonunda öğrenciler; 1) Yapay sinir ağının (YSA) ne demek olduğunu anlarlar. 2) YSA'ların psikoloji ve sinirbilim için önemini kavrarlar. 3) YSA'ların nasıl çalıştığı hakkında tartışabilirler. 4) YSA çeşitleri hakkında tartışabilirler. 5) Basit bir sinir ağı simülatörü ile öğrenme simülasyonu yapma fırsatı bulurlar.
DERSİN VERİLİŞ BİÇİMİ	Yüz Yüze
DERSİN ÖNKOŞULLARI	Yok
ÖNERİLEN DERSLER	Yok
DERS TANIMI	Bu derste yapay sinir ağları ve yapay sinir ağlarının insan davranış ve bilişsel süreçlerinin modellemesinde kullanımı ele alınacaktır. Dersin içeriğinde yapay sinir ağlarının yapısı ve bileşenleri, bağlantı geometrileri, ağ parametreleri, ağ tipleri, eşik fonksiyonları, öğrenme paradigmaları ve ağların öğrenme algoritmaları, bellek özellikleri, genelleme ve berimsel yetileri gibi konular üzerinde durulacaktır. Dersin içeriğinde ayrıca perceptron modeli, bağlaşımcılık ve bağlaşımcı modeller, paralel dağıtılmış işleme gibi konular üzerinde de durulacaktır. Görsel algı, öğrenme, konuşma algısı, dil edinimi ve bellek araştırmaları için geliştiren yapay sinir ağı modellerinden örnekler verilerek öğrencilerin yapay sinir ağlarının psikoloji bilimindeki yeri ve kullanımı hakkında bilgi sahibi olması hedeflenmiştir.
DERS İÇERİĞİ	HAFTA KONULAR 1. Hafta Giriş 2. Hafta Nöronların Özellikleri 3. Hafta Yapay Nöronlar ve Yapay Sinir Ağları 4. Hafta Lateral İnhibisyon ve Duyusal İşlemleme 5. Hafta YSA Çeşitleri ve Tarihçesi 6. Hafta Yapay Ağ Algoritmaları 7. Hafta Öğrenme Algoritmaları 8. Hafta T-Learn Sinir Ağı Simülasyon Programı 9. Hafta T-Learn İle Basit Yapay Sinir Ağı Oluşturma 10. Hafta YSA Tartışmaları 11. Hafta Bilginin Temsili 12. Hafta YSA'lar ve Sinirbilim 13. Hafta Hibrid Modeller 14. Hafta Genel Değerlendirme
ZORUNLU YA DA ÖNERİLEN KAYNAKLAR	Anderson, J.A., (1995). An Introduction to Neural Networks. MIT Press. Bar-Yam, Y. (1997). Dynamics of complex systems. Addison-Wesley. Rumelhart, D. ve J. McClelland (1986). Parallel distributed processing. MIT Press, Cambridge, Mass * Bu derste kullanılacak temel materyaller her yıl güncellenmektedir.
ÖĞRETİM YÖNTEM VE TEKNİKLERİ	Anlatım,Tartışma
DEĞERLENDİRME YÖNTEMİ VE GEÇME KRİTERLERİ	Sayısı Toplam Katkısı(%) Proje 1 60 Toplam(%) 60 Yıl İçinin Başarıya Oranı(%) 60 Finalin Başarıya Oranı(%) 40 Toplam(%) 100
AKTS İŞ YÜKÜ	Aktivite Sayı Süresi(Saat) İş Yükü Ara Sınav Kısa Sınavlara hazırlık Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi 14 5 70 Final Sınavına Hazırlık 1 24 24 Ders Saati 14 3 42 Ara Sınava Hazırlık Laboratuvar Final Sınavı 1 3 3 Ödevler 1 160 160 Toplam İş Yükü 299 Toplam İş Yükü / 30 9,96 Dersin AKTS Kredisi 10
DİL	Türkçe
STAJ / UYGULAMA	Yok