Türkçe | English
FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ / HARİTA MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI
DOKTORA
Ders Bilgi Paketi
http://www.fbe.ktu.edu.tr
Tel: +90 0462 04623772707
FBE
FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ / HARİTA MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI / DOKTORA
Katalog Ana Sayfa
  Katalog Ana Sayfa  KTÜ Ana Sayfa   Katalog Ana Sayfa
 
 

JDZL7370Harita Mühendis.Yapay Sinir Ağları3+0+0AKTS:7.5
Yıl / YarıyılBahar Dönemi
Ders DuzeyiDoktora
Yazılım Şekli Seçmeli
BölümüHARİTA MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI
Ön KoşulYok
Eğitim SistemiYüz yüze
Dersin Süresi14 hafta - haftada 3 saat teorik
Öğretim ÜyesiDr. Öğr. Üyesi Leyla ÇAKIR
Diğer Öğretim Üyesi-
Öğretim DiliTürkçe
StajYok
 
Dersin Amacı:
Yapay sinir ağları (YSA) konusunda analiz ve tasarım yapabilecek düzeyde bilgi sahibi olmak
 
Öğrenim KazanımlarıPÖKKÖY
Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler :
ÖK - 1 : Yapay sinir ağları ile ilgili temel kavramları öğrenir.11
ÖK - 2 : Çeşitli YSA yapıları arasındaki farklılıkları öğrenir.1,21
ÖK - 3 : Klasik yöntemlerle karşılaştırıldığında YSA nın avantaj/dezavantajlarını görür.2,33
ÖK - 4 : YSA ile Harita Mühendisliği problemlerinde etkin çözümler üretir.2,5,73
PÖKK :Program öğrenim kazanımlarına katkı, ÖY : Ölçme ve değerlendirme yöntemi (1: Yazılı Sınav, 2: Sözlü Sınav, 3: Ev Ödevi, 4: Laboratuvar Çalışması/Sınavı, 5: Seminer / Sunum, 6: Dönem Ödevi / Proje),ÖK : Öğrenim Kazanımı
 
Ders İçeriği
YSA?ların tarihsel gelişimi, Biyolojik ve yapay sinir hücresi özellikleri, Yapay sinir ağlarının özellikleri, Yapay sinir ağlarının sınıflandırılması, YSA da kullanılan öğrenme algoritmaları ve öğrenme kuralları, Çok katmanlı yapay sinir ağları, Çeşitli yapay sinir ağları
 
Haftalık Detaylı Ders Planı
 HaftaDetaylı İçerikÖnerilen Kaynak
 Hafta 1Giriş
 Hafta 2Yapay sinir ağları (YSA), YSA ların genel kullanım alanları
 Hafta 3YSA?ların tarihsel gelişimi,
 Hafta 4Yapay sinir ağlarının özellikleri.
 Hafta 5Yapay sinir ağlarının sınıflandırılması.
 Hafta 6YSA da kullanılan öğrenme algoritmaları
 Hafta 7YSA da öğrenme kuralları.
 Hafta 8Tek katmanlı algılayıcılar
 Hafta 9Ara sınav
 Hafta 10Çok katmanlı yapay sinir ağları.
 Hafta 11Yapay sinir ağlarının tasarımı
 Hafta 12Radyal bazlı yapay sinir ağları
 Hafta 13Genelleştirilmiş regresyon yapay sinir ağları
 Hafta 14Proje sunumları
 Hafta 15Proje sunumları
 Hafta 16Dönem sonu sınavı
 
Ders Kitabı / Malzemesi
1Haykin S. 1999; Neural Networks: A Comprehensive Foundation, Prentice Hall
2Haykin S. 1999; Neural Networks: A Comprehensive Foundation, Prentice Hall
3Bishop, C. M. 1995; Neural Networks for Pattern Recognition, Oxford University Press
4Bishop, C. M. 1995; Neural Networks for Pattern Recognition, Oxford University Press
 
İlave Kaynak
1Zurada, M. J. 1992; Introduction to Artificial Neural Systems, West Publishing Company
2Zurada, M. J. 1992; Introduction to Artificial Neural Systems, West Publishing Company
 
Ölçme Yöntemi
YöntemHaftaTarih

Süre (Saat)Katkı (%)
Arasınav 9 2 30
Proje 14,15 20
Uygulama 12,13
Dönem sonu sınavı 16 2 50
 
Öğrenci Çalışma Yükü
İşlem adıHaftalık süre (saat)

Hafta sayısı

Dönem toplamı
Yüz yüze eğitim 3 14 42
Sınıf dışı çalışma 4 12 48
Laboratuar çalışması 2 2 4
Arasınav için hazırlık 2 7 14
Arasınav 2 1 2
Uygulama 2 2 4
Ödev 2 2 4
Proje 2 2 4
Dönem sonu sınavı için hazırlık 2 14 28
Dönem sonu sınavı 3 1 3
Toplam Çalışma Yükü153