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
