DERS TANITIM ve UYGULAMA BİLGİLERİ
Dersin Adı |
Kodu |
Yarıyıl |
T+U+L (saat/hafta) |
Türü (Z / S) |
Yerel Kredi |
AKTS |
Yapay Sinir Ağları |
MIS 636 |
Güz |
03+00+00 |
Seçmeli |
3 |
7.5 |
Akademik Birim: |
Yönetim Bilişim Sistemleri |
Öğrenim Türü: |
Örgün Eğitim |
Ön Koşullar |
Yok |
Öğrenim Dili: |
İngilizce |
Dersin Düzeyi: |
Doktora |
Dersin Koordinatörü: |
Oğuzhan CEYLAN |
Dersin Amacı: |
Bu dersin amacı yapay sinir ağları ve kendi kendine öğrenen sistemleri öğrencilere tanıtmak, yapay sinir ağlarını kullanarak güncel problemleri çözebilme yeteneklerini geliştirmektir. |
Dersin İçeriği: |
Yapay sinir ağlarına giriş. Tek ve çok katmanlı ağlar. İleri ve geri beslemeli ağların eğitici kullanarak öğrenmesi. Kendi kendine öğrenen yapay sinir ağları. Uygulamalar. |
Dersin Öğrenme Çıktıları (ÖÇ): |
|
Dersin Öğrenme Yöntem ve Teknikleri |
Sınıfta yüz yüze dersler, ödev, proje, vize ve final sınavları |
HAFTALIK PROGRAM
Kadir Has Üniversitesi'nde bir dönem 14 haftadır, 15. ve 16. hafta sınav haftalarıdır.
ZORUNLU ve ÖNERİLEN OKUMALAR
Neural Networks and Learning Machines, S. Haykin, Prentice Hall publishing, 3rd Edition, ISBN: 0131471392 |
DİĞER KAYNAKLAR
DEĞERLENDİRME SİSTEMİ
Yarıyıl İçi Çalışmaları | Sayı | Katkı Payı (%) |
Total: |
0 |
0 |
İŞ YÜKÜ HESAPLAMASI
Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
---|
Toplam İş Yükü (saat): | 0 |
1 AKTS = 25 saatlik iş yükü
PROGRAM YETERLİLİKLERİ (PY) ve ÖĞRENME ÇIKTILARI (ÖÇ) İLİŞKİSİ
# |
PY1 |
PY2 |
PY3 |
PY4 |
PY5 |
PY6 |
PY7 |
PY8 |
PY9 |
Katkı Düzeyi: 1 Düşük, 2 Orta, 3 Yüksek