|
|
| YZM4038 | Derin Öğrenme | 2+0+0 | AKTS:4 | | Yıl / Yarıyıl | Bahar Dönemi | | Ders Duzeyi | Lisans | | Yazılım Şekli | Seçmeli | | Bölümü | YAZILIM MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ | | Ön Koşul | Yok | | Eğitim Sistemi | Yüz yüze | | Dersin Süresi | 14 hafta - haftada 2 saat teorik | | Öğretim Üyesi | Dr. Öğr. Üyesi Mustafa Hakan BOZKURT | | Diğer Öğretim Üyesi | | | Öğretim Dili | Türkçe | | Staj | Yok | | | | Dersin Amacı: | | Bu ders içeriği, derin öğrenme kavramını anlamak, farklı derin öğrenme modellerinin nasıl çalıştığını öğrenmek, derin öğrenme yapılandırmalarını uygulamak, derin öğrenme veri hazırlığını yapmak ve farklı derin sinir ağı modelleriyle çalışma tecrübesi kazanmaktır. |
| Öğrenim Kazanımları | PÖKK | ÖY | | Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler : | | | | ÖK - 1 : | Python dili ile derin öğrenmeye yönelik programlama becerileri kazanabilir | 4,8 | 1, | | ÖK - 2 : | Klasik sığ sinir ağları, derin sinir ağları ve bunların farklarını kavrayabilir | 4,8 | 1, | | ÖK - 3 : | Derin sinir ağı modellerinin farklılıkları ve kullanımlarını kavrayabilir | 4,8 | 1, | | ÖK - 4 : | Farklı veri yapıları ile çalışma deneyimi kazanabilir | 4,8 | 1,6, | | ÖK - 5 : | Sinir ağı eğitimi sonrası elde ettikleri sonuçları değerlendirebilir | 4,8 | 1, | | 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 | | |
| Derin öğrenmeye giriş. Sinir ağlarında öğrenme süreci. Tek katmanlı ağlar, çok katmanlı ağlar. Derin öğrenmede kullanılan yazılım teknolojileri. Evrişimli sinir ağları ve uygulaması. Tekrarlanan sinir ağları ve uygulaması. Uzun-kısa dönem bellek ağları ve uygulaması. Üretici ağlar ve uygulamaları. Farklı problem tiplerinin derin sinir ağlarıyla uygulamalarının incelenmesi ve değerlendirilmesi. |
| |
| Haftalık Detaylı Ders Planı | | Hafta | Detaylı İçerik | Önerilen Kaynak | | Hafta 1 | Derin Öğrenmeye Giriş | | | Hafta 2 | Sinir Ağlarında Öğrenme | | | Hafta 3 | Tam Bağlı Sinir Ağları | | | Hafta 4 | Tam Bağlı Sinir Ağları | | | Hafta 5 | Derin Öğrenme Kütüphaneleri | | | Hafta 6 | Konvolüsyonel Sinir Ağları | | | Hafta 7 | Konvolüsyonel Sinir Ağı ile Sınıflandırma | | | Hafta 8 | Ağ Optimizasyonu ve Yapılandırmaları | | | Hafta 9 | Arasınav | | | Hafta 10 | Yinelenen Sinir Ağları | | | Hafta 11 | Uzun-Kısa Dönem Bellek | | | Hafta 12 | Uzun-Kısa Dönem Bellek Ağları ile Tahmin | | | Hafta 13 | Üretici Çekişmeli Ağlar | | | Hafta 14 | Üretici Çekişmeli Ağlar | | | Hafta 15 | Sinir ağı eğitim ve sonuçlarının değerlendirilmesi | | | Hafta 16 | Dönem Sonu Sınavı | | | |
| 1 | Derin Öğrenme, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville (2018) Buzdağı Yayınevi | | | 2 | Python ile Derin Öğrenme, François Chollet (2021), Buzdağı Yayınevi | | | 3 | Scikit-Learn, Keras ve TensorFlow ile Uygulamalı Makine Öğrenmesi, (2021), Aure?lien Ge?ron
Buzdağı Yayınevi | | | |
| Ölçme Yöntemi | | Yöntem | Hafta | Tarih | Süre (Saat) | Katkı (%) | | Proje | 15 | | 1 | 40 | | Dönem sonu sınavı | 16 | | 3 | 60 | | |
| Öğrenci Çalışma Yükü | | İşlem adı | Haftalık süre (saat) | Hafta sayısı | Dönem toplamı | | Yüz yüze eğitim | 2 | 14 | 28 | | Sınıf dışı çalışma | 2 | 14 | 28 | | Proje | 2 | 14 | 28 | | Dönem sonu sınavı için hazırlık | 1 | 14 | 14 | | Dönem sonu sınavı | 3 | 1 | 3 | | Toplam Çalışma Yükü | | | 101 |
|