VBM689 - DERİN ÖĞRENMENİN UYGULAMALARI
| Dersin Adı | Kodu | Yarıyılı | Teori (saat/hafta) |
Uygulama (saat/hafta) |
Yerel Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|
| DERİN ÖĞRENMENİN UYGULAMALARI | VBM689 | Herhangi Yarıyıl/Yıl | 3 | 0 | 3 | 6 |
| Önkoşul(lar)-var ise | Yok | |||||
| Dersin Dili | Türkçe | |||||
| Dersin Türü | Seçmeli | |||||
| Dersin verilme şekli | Yüz yüze | |||||
| Dersin öğrenme ve öğretme teknikleri | Anlatım Rapor Hazırlama ve/veya Sunma Sorun/Problem Çözme Proje Tasarımı/Yönetimi | |||||
| Dersin sorumlusu(ları) | Bölüm sorumluları | |||||
| Dersin amacı | Bu ders, derin öğrenmenin temel kavramlarının, genel çalışma prensiplerinin ve uygulamalarının incelenmesini hedflemektedir. Dersin amacı, mevcut problemlere getirilen derin öğrenme yöntemlerinin yapısı ve gerçekleştirmesi ile ilgili bilgi vermektir. | |||||
| Dersin öğrenme çıktıları |
| |||||
| Dersin içeriği | Çok katmanlı perseptron, Sinir Ağlarının Eğitimi, Evrişimsel Sinir Ağları, Yinelenen Sinir Ağları, Düzenlileştirme, Eniyileme, Otomatik kodlayıcılar, Derin İnanç Ağları ve Derin Boltzmann Makinesi, Değişimsel Otomatik Kodlayıcılar ve Üretici Çekişmeli Ağlar | |||||
| Kaynaklar | Ian Goodfellow, Yoshua Bengio and Aaron Courville, Deep Learning, MIT Press, 2016 Christopher M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, 2006 | |||||
Haftalara Göre İşlenecek Konular
| Haftalar | Konular |
|---|---|
| 1. Hafta | Derin Öğrenmeye Giriş |
| 2. Hafta | Makine Öğrenmeye Genel Bir Bakış |
| 3. Hafta | Sinir Ağların Matematiksel Temeli |
| 4. Hafta | Perseptron |
| 5. Hafta | Çok katmanlı perseptron |
| 6. Hafta | Sinir Ağlarının Eğitimi |
| 7. Hafta | Evrişimsel Sinir Ağları |
| 8. Hafta | Evrişimsel Sinir Ağları |
| 9. Hafta | Yinelenen Sinir Ağları |
| 10. Hafta | Yinelenen Sinir Ağları |
| 11. Hafta | Düzenlileştirme |
| 12. Hafta | Eniyileme |
| 13. Hafta | Otomatik kodlayıcılar |
| 14. Hafta | Proje Sunumları |
| 15. Hafta | Genel sınava hazırlık |
| 16. Hafta | Genel sınav |
Değerlendirme Sistemi
| Yarıyıl içi çalışmaları | Sayısı | Katkı Payı % |
|---|---|---|
| Devam (a) | 0 | 5 |
| Laboratuar | 0 | 0 |
| Uygulama | 0 | 0 |
| Alan Çalışması | 0 | 0 |
| Derse Özgü Staj (Varsa) | 0 | 0 |
| Ödevler | 3 | 15 |
| Sunum | 0 | 0 |
| Projeler | 1 | 30 |
| Seminer | 0 | 0 |
| Ara Sınavlar | 0 | 0 |
| Genel sınav | 1 | 50 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı | 0 | 0 |
| Yarıyıl Sonu Sınavının Başarı Notuna Katkısı | 0 | 0 |
| Toplam | 0 | |
AKTS (Öğrenci İş Yükü) Tablosu
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi | Toplam İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi | 14 | 3 | 42 |
| Laboratuvar | 0 | 0 | 0 |
| Uygulama | 0 | 0 | 0 |
| Derse özgü staj (varsa) | 0 | 0 | 0 |
| Alan Çalışması | 0 | 0 | 0 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön Çalışma, pekiştirme, vb) | 14 | 2 | 28 |
| Sunum / Seminer Hazırlama | 1 | 6 | 6 |
| Proje | 1 | 30 | 30 |
| Ödevler | 3 | 12 | 36 |
| Ara sınavlara hazırlanma süresi | 0 | 0 | 0 |
| Genel sınava hazırlanma süresi | 1 | 26 | 26 |
| Toplam İş Yükü | 34 | 79 | 168 |
Dersin Öğrenme Çıktılarının Program Yeterlilikleri İle İlişkilendirilmesi
| D.9. Program Yeterlilikleri | Katkı Düzeyi* | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
| 1. Veri ve Bilgi Mühendisliği (VBM) hakkında detaylı bilgi sahibidir. | X | ||||
| 2. Soyutlama, karmaşıklık, güvenlik, koşut zamanlılık, yazılım süreçleri gibi ortak kavramlara hakimdir ve uzmanlığını bilişim sistemlerinin etkili biçimde tasarlanması, geliştirilmesi ve yönetilmesinde uygular. | X | ||||
| 3. Teori ve pratiğin etkileşimini ve aralarındaki bağları anlar. | X | ||||
| 4. Farklı soyutlama ve detay seviyelerinde düşünebilme yetisine sahiptir; dar kapsamlı bir gerçekleştirmenin ötesine geçerek bir bilişim sisteminin farklı bağlamlarda ele alınabileceğini anlar. | X | ||||
| 5. Herhangi bir teknik veya bilimsel problemi kendi başına çözümler ve mümkün en uygun çözümü sunar; çözümün bütünlüğünü ve varsayımlarını açıkça anlatabilecek iletişim becerisine sahiptir. | X | ||||
| 6. Takım içinde verimli çalışabilme için gerekli olan becerileri edinmek adına sıradan bir ders projesine oranla daha büyük ölçekli bir projeyi tamamlar. | X | ||||
| 7. VBM alanının hızla geliştiğinin farkındadır. En son gelişmeleri takip eder, kariyeri boyunca öğrenir ve becerilerini geliştirir. | X | ||||
| 8. VBM uygulamalarına dair sosyal, yasal, etik ve kültürel hususların farkındadır ve mesleki etkinliklerini bunlarla uyumlu şekilde yürütür. | X | ||||
| 9. Farklı dinleyici kitlelerine yüz yüze, yazılı ya da elektronik olarak İngilizce ve Türkçe sözlü sunumlar yapabilir. | X | ||||
| 10. VBM geniş bir uygulama alanına sahip olduğunun ve fırsatların farkındadır. | X | ||||
| 11. VBM farklı alanlarla etkileşim halinde olduğunun bilincindedir, alan uzmanlarıyla iletişim kurabilir ve onlardan gerekli alan bilgisi öğrenebilir. | X | ||||
| 12. Araştırma problemi tanımlayabilir ve çözmek için bilimsel yöntemler kullanır. | X | ||||
*1 En düşük, 2 Düşük, 3 Orta, 4 Yüksek, 5 Çok yüksek