Türkçe | English
OF TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ / YAZILIM MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ
( I. ÖĞRETİM)
Ders Bilgi Paketi
http://www.ktu.edu.tr/ofyazilim
Tel: +90 0462 3778353
OFTF
OF TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ / YAZILIM MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ / ( I. ÖĞRETİM)
Katalog Ana Sayfa
  Katalog Ana Sayfa  KTÜ Ana Sayfa   Katalog Ana Sayfa
 
 

YZM4038Derin Öğrenme2+0+0AKTS:4
Yıl / YarıyılBahar Dönemi
Ders DuzeyiLisans
Yazılım Şekli Seçmeli
BölümüYAZILIM MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ
Ön KoşulYok
Eğitim SistemiYüz yüze
Dersin Süresi14 hafta - haftada 2 saat teorik
Öğretim ÜyesiDr. Öğr. Üyesi Mustafa Hakan BOZKURT
Diğer Öğretim Üyesi
Öğretim DiliTürkçe
StajYok
 
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 KazanımlarıPÖKKÖY
Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler :
ÖK - 1 : Python dili ile derin öğrenmeye yönelik programlama becerileri kazanabilir4,81,
ÖK - 2 : Klasik sığ sinir ağları, derin sinir ağları ve bunların farklarını kavrayabilir4,81,
ÖK - 3 : Derin sinir ağı modellerinin farklılıkları ve kullanımlarını kavrayabilir4,81,
ÖK - 4 : Farklı veri yapıları ile çalışma deneyimi kazanabilir4,81,6,
ÖK - 5 : Sinir ağı eğitimi sonrası elde ettikleri sonuçları değerlendirebilir4,81,
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
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
 HaftaDetaylı İçerikÖnerilen Kaynak
 Hafta 1Derin Öğrenmeye Giriş
 Hafta 2Sinir Ağlarında Öğrenme
 Hafta 3Tam Bağlı Sinir Ağları
 Hafta 4Tam Bağlı Sinir Ağları
 Hafta 5Derin Öğrenme Kütüphaneleri
 Hafta 6Konvolüsyonel Sinir Ağları
 Hafta 7Konvolüsyonel Sinir Ağı ile Sınıflandırma
 Hafta 8Ağ Optimizasyonu ve Yapılandırmaları
 Hafta 9Arasınav
 Hafta 10Yinelenen Sinir Ağları
 Hafta 11Uzun-Kısa Dönem Bellek
 Hafta 12Uzun-Kısa Dönem Bellek Ağları ile Tahmin
 Hafta 13Üretici Çekişmeli Ağlar
 Hafta 14Üretici Çekişmeli Ağlar
 Hafta 15Sinir ağı eğitim ve sonuçlarının değerlendirilmesi
 Hafta 16Dönem Sonu Sınavı
 
Ders Kitabı / Malzemesi
1Derin Öğrenme, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville (2018) Buzdağı Yayınevi
2Python ile Derin Öğrenme, François Chollet (2021), Buzdağı Yayınevi
3Scikit-Learn, Keras ve TensorFlow ile Uygulamalı Makine Öğrenmesi, (2021), Aure?lien Ge?ron Buzdağı Yayınevi
 
İlave Kaynak
 
Ölçme Yöntemi
YöntemHaftaTarih

Süre (Saat)Katkı (%)
Proje 15 1 40
Dönem sonu sınavı 16 3 60
 
Öğrenci Çalışma Yükü
İşlem adıHaftalık süre (saat)

Hafta sayısı

Dönem toplamı
Yüz yüze eğitim 2 14 28
Sınıf dışı çalışma 2 14 28
Ödev 2 9 18
Proje 1 14 14
Dönem sonu sınavı için hazırlık 1 14 14
Dönem sonu sınavı 3 1 3
Toplam Çalışma Yükü105