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

    HaftaKonularÖn Hazırlık


    ZORUNLU ve ÖNERİLEN OKUMALAR

    Neural Networks and Learning Machines, S. Haykin, Prentice Hall publishing, 3rd Edition, ISBN: 0131471392


    DİĞER KAYNAKLAR

    Internet vb. Kaynaklar.


    DEĞERLENDİRME SİSTEMİ

    Yarıyıl İçi ÇalışmalarıSayıKatkı Payı (%)
    Katılım - -
    Laboratuvar - -
    Uygulama - -
    Arazi Çalışması - -
    Proje - -
    Ödev - -
    Sunum/Jüri - -
    Derse Özgü Staj - -
    Diğer Uygulamalar (seminer, stüdyo kritiği, workshop vb.) - -
    Dersle İlgili Sınıf Dışı Etkinlikler (okuma, bireysel çalışma vb.) - -
    Ara Sınavlar/Sözlü Sınavlar/Kısa Sınavlar - -
    Final Sınavı - -
    Total: 0 0


    İŞ YÜKÜ HESAPLAMASI

    EtkinliklerSayısıSüresi (saat)Toplam İş Yükü (saat)
    Toplam İş Yükü (saat):0


    PROGRAM YETERLİLİKLERİ (PY) ve ÖĞRENME ÇIKTILARI (ÖÇ) İLİŞKİSİ

    # PY1 PY2 PY3 PY4 PY5 PY6 PY7 PY8 PY9 PY10 PY11 PY12