|
Hafta
|
Konular
|
Ön Hazırlık
|
|
1
|
Derin öğrenmeye giriş
|
K1-Bölüm-1
|
|
2
|
Derin öğrenme tarihi
|
K1-Bölüm-2
|
|
3
|
Derin öğrenme mimarileri
|
K1-Bölüm-2
|
|
4
|
Derin öğrenme kütüphaneleri
|
K1-Bölüm-2
|
|
5
|
Derin Öğrenme Algoritmaları: Derin Boltzmann Makinesi (DBM) ve Derin İnanç Ağları (DBN)
|
K1-Bölüm-5
|
|
6
|
Derin Öğrenme Algoritmaları: Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN`ler) ve Uzun Kısa Süreli Bellek Ağları (LSTM`ler)
|
K1-Bölüm-5
|
|
7
|
Derin Öğrenme Algoritmaları: Evrişimsel Sinir Ağı (CNN)
|
K1-Bölüm-5
|
|
8
|
Derin Sinir Ağı Modeli Oluşturma: Tanımlama
|
K1-Bölüm-10
|
|
9
|
Derin Sinir Ağı Modeli Oluşturma: Görüntü Ön-İşleme
|
K1-Bölüm-10
|
|
10
|
Derin Sinir Ağı Modeli Oluşturma: Model Parametreleri
|
K1-Bölüm-10
|
|
11
|
Hiper Parametreler
|
K1-Bölüm-10
|
|
12
|
Pooling, Optimizasyon ve Drop-Out
|
K1-Bölüm-10
|
|
13
|
Sınıflandırma
|
K1-Bölüm-10
|
|
14
|
Veri görselleştirme
|
K1-Bölüm-10
|
|
Ön Koşul
|
-
|
|
Ders Dili
|
Türkçe
|
|
Dersin Sorumlusu
|
Dr. Öğr. Üyesi Fuat TÜRK
|
|
Dersi Verenler
|
1-)Doçent Dr Selim Buyrukoğlu
|
|
Ders Yardımcıları
|
-
|
|
Kaynaklar
|
K1- Deng, L., & Yu, D. (2014). Deep Learning: Methods and Applications. Foundations and Trends in Signal Processing, 7(3-4), 197-387.
|
|
Yardımcı Kitap
|
-
|
|
Dersin Amacı
|
Derin Öğrenmenin temel kavram ve tekniklerini tanıtma.
Pratik problemleri çözmek için derin öğrenme algoritmalarını kullanma becerilerini geliştirme.
Derin sinir ağı yapısı oluşturmayı öğrenme.
Bağımsız çalışma ve araştırma yapma deneyimi kazanma.
|
|
Dersin İçeriği
|
Derin öğrenme tarihi, mimarileri, kütüphaneleri, Ön tanımlı derin öğrenme modelleri, Derin öğrenme modeli oluşturma, Görüntü ön-işleme, Hiper-parametreler, Sınıflandırma işlemleri, Veri görselleştirme.
|
|
Program Yeterlilik Çıktıları |
Katkı Düzeyi |
|
1
|
Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye ulaşır, değerlendirir, yorumlar.
|
2
|
|
2
|
Sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlar ve uygular; değişik disiplinlere ait bilgileri bütünleştirir.
|
-
|
|
3
|
Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği alanında istenen gereksinimleri karşılayacak biçimde bir sistemi, parçayı veya süreci tasarlar ve uygular.
|
3
|
|
4
|
Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği problemlerini yorumlar, çözmek için yöntem geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygular.
|
-
|
|
5
|
Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliğinde uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgi sahibidir.
|
-
|
|
6
|
Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular; bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları çözümler ve yorumlar.
|
4
|
|
7
|
Çok disiplinli takımlarda liderlik yapar, karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirir ve sorumluluk alır.
|
-
|
|
8
|
Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel, mesleki ve etik değerleri gözetir.
|
4
|
|
9
|
Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkında olup, gerektiğinde bunları inceler, öğrenir ve uygular.
|
-
|
|
10
|
Çalışmalarını ulusal ve uluslararası ortamlarda yazılı ya da sözlü olarak aktarır.
|
-
|