Yapay Sinir Ağları

AMAÇ

Bu dersin amacı hesaplamalı nöron modellerinin makine öğrenmesinde ve sinir sistem bileşenlerinin modellenmesinde kullanımını değerlendirmektir.

İÇERİK

Bu ders; Sinir Sistemi: Mikroskopik Görünüm,Sinir Sistemi: Makroskopik Görünüm,Makine Öğrenmesi,Algılayıcı,Çok katmanlı algılayıcı,Gözetimli Öğrenme,Geri Yayılım Algoritması,Çevrimiçi Öğrenme,Yığın Öğrenme,Aşırı uyum,Desen Sınıflandırma için Sinir Ağları,Bağlanımda Sinir Ağları,Nöromodülasyon,Pekiştirmeli Öğrenme; konularını içermektedir.

1. 1

   Designs single layer perceptron.

   Öğretim yöntemi: Tartışma Yöntemi, Bireysel Çalışma Yöntemi, Soru - Cevap Tekniği, Beyin Fırtınası Tekniği, Proje Temelli Öğrenme Modeli, Benzetim/Simülasyon Tekniği, Probleme Dayalı Öğrenme Modeli, Deneyimle Öğrenme Modeli, Ters-yüz Edilmiş Sınıf Modeli, Anlatım Yöntemi · Değerlendirme: Klasik Yazılı Sınav, Ödev, Proje Görevi

2. 2

   Implements the online learning algorithm.

   Öğretim yöntemi: Tartışma Yöntemi, Bireysel Çalışma Yöntemi, Soru - Cevap Tekniği, Beyin Fırtınası Tekniği, Proje Temelli Öğrenme Modeli, Benzetim/Simülasyon Tekniği, Probleme Dayalı Öğrenme Modeli, Deneyimle Öğrenme Modeli, Ters-yüz Edilmiş Sınıf Modeli, Anlatım Yöntemi · Değerlendirme: Klasik Yazılı Sınav, Ödev, Proje Görevi

3. 3

   Develops classifiers using multilayer perceptrons.

   Öğretim yöntemi: Tartışma Yöntemi, Bireysel Çalışma Yöntemi, Soru - Cevap Tekniği, Beyin Fırtınası Tekniği, Proje Temelli Öğrenme Modeli, Benzetim/Simülasyon Tekniği, Probleme Dayalı Öğrenme Modeli, Deneyimle Öğrenme Modeli, Ters-yüz Edilmiş Sınıf Modeli, Anlatım Yöntemi · Değerlendirme: Klasik Yazılı Sınav, Ödev, Proje Görevi

4. 4

   Designs multilayer perceptron for regression.

   Öğretim yöntemi: Tartışma Yöntemi, Bireysel Çalışma Yöntemi, Soru - Cevap Tekniği, Beyin Fırtınası Tekniği, Proje Temelli Öğrenme Modeli, Benzetim/Simülasyon Tekniği, Probleme Dayalı Öğrenme Modeli, Deneyimle Öğrenme Modeli, Ters-yüz Edilmiş Sınıf Modeli, Anlatım Yöntemi · Değerlendirme: Klasik Yazılı Sınav, Ödev, Proje Görevi

HAFTALIK PLAN

1. HAFTA 1

   Sinir Sistemi: Mikroskopik Görünüm

2. HAFTA 2

   Sinir Sistemi: Makroskopik Görünüm

3. HAFTA 3

   Makine Öğrenmesi

4. HAFTA 4

   Algılayıcı

5. HAFTA 5

   Çok katmanlı algılayıcı

6. HAFTA 6

   Gözetimli Öğrenme

7. HAFTA 7

   Geri Yayılım Algoritması

8. HAFTA 8

   Çevrimiçi Öğrenme

9. HAFTA 9

   Yığın Öğrenme

10. HAFTA 10

    Aşırı uyum

11. HAFTA 11

    Desen Sınıflandırma için Sinir Ağları

12. HAFTA 12

    Bağlanımda Sinir Ağları

13. HAFTA 13

    Nöromodülasyon

14. HAFTA 14

    Pekiştirmeli Öğrenme

DEĞERLENDİRME

• Ara Sınavın Başarıya Oranı30%
• Genel Sınavın Başarıya Oranı70%

İŞ YÜKÜ

KAYNAKLAR

• Alpaydin, E., (2010) Introduction to machine learning, MIT Press,Cambridge. Kandel, E. R., Schwartz, J. H., Jessell, T. M., Siegelbaum, S. A., Hudspeth, A. J. , (2012) Principles of neural science, McGraw-Hill, New York.
• Lytton, W. W., (2002) From computer to brain : foundations of computational neuroscience, Springer, New York. Dayan, P., Abbott, L. F., (2001) Theoretical neuroscience: Computational and mathematical modeling of neural systems, MIT Press, Cambridge. Izhikevich, E.M., (2007) Dynamical systems in neuroscience: The geometry of excitability and bursting, MIT Press, Cambridge.

ÖĞRETİM ELEMANLARI

• Assist.Prof. Mehmet KOCATÜRKKOORDİNATÖR
• Assist.Prof. Mehmet KOCATÜRK