| Dersin Türü | Seçmeli |
|---|
| Dersin Düzeyi | Lisans |
|---|
| Dersin Yılı | - |
|---|
| Dersin Yarıyılı | - |
|---|
| AKTS | 5 |
|---|
| Öğretim Eleman(lar)ı |
- |
| Öğrenme Kazanımları |
Bu dersin sonunda öğrenciler;
- Bilimsel ve matematiksel prensipleri mühendislik pratiğinde uygulama becerisi kazanırlar.
- Sistem analizi ve tasarımı uygulamalarında bilgisayar programlarını bir araç olarak kullanma becerisi kazanırlar.
- İleri ölçme, veri analizi ve deney tasarımı prensiplerini uygulama becerisi kazanırlar.
- Sistem/proses tasarımı aşamalarını, farklı teknik alternatifleri çevre, maliyet, güvenlik ve diğer kısıtlar altında bir endüstri mühendisliği problemine uygulama becerisi kazanırlar.
- Bir endüstri mühendisliği problemini tasarlama, analiz etme, ölçme ve değerlendirme becerisi kazanırlar.
|
| Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
|---|
| Önkoşullar | Yok |
|---|
| Önerilen Dersler | Yok |
|---|
| Ders Tanımı | Yapay sinir ağlarının temelleri, yapay sinir ağlarının elemanları, yapay sinir ağlarında öğrenme algoritmaları ve mimarisi, yapay sinir ağlarında model kurma, modelin geçerlilik analizleri, yapay sinir ağları ile tahmin, Endüstri Mühendisliği uygulama örnekleri. |
|---|
| Ders İçeriği |
| HAFTA |
KONULAR |
|
1. Hafta |
Yapay Sinir Ağlarının Temel Yapısı, Avantajları ve Dezavantajları |
|
2. Hafta |
İnsan beyninin yapısı ve Yapay Sinir Ağı arasındaki benzeşim |
|
3. Hafta |
Yapay Sinir Ağ Yapıları: Biyolojik Nöron, Yapay Sinir Hücresi |
|
4. Hafta |
Yapay Sinir Ağ Yapıları: Temel Elemanlar |
|
5. Hafta |
Yapay Sinir Ağlarında Öğrenme: Temel Öğrenme Kuralları |
|
6. Hafta |
Yapay Sinir Ağlarında Öğrenme: Temel Öğrenme Kuralları |
|
7. Hafta |
Yapay Sinir Ağlarının mimari tasarımı |
|
8. Hafta |
Yapay Sinir Ağları ile model kurma |
|
9. Hafta |
Arasınav |
|
10. Hafta |
Yapay Sinir Ağları modelinin geçerlilik analizleri |
|
11. Hafta |
Endüstri Mühendisliği Uygulama Örnekleri |
|
12. Hafta |
Endüstri Mühendisliği Uygulama Örnekleri |
|
13. Hafta |
Yapay Sinir Ağları ile tahmin |
|
14. Hafta |
Yapay Sinir Ağları ile tahmin uygulamaları |
|
| Kaynaklar | Fausett, L., Fundementals ofNeural Networks, 1994.
Sağıroğlu, Ş., Beşdok, E., Erler, M., Mühendislikte Yapay Zeka Uygulamaları-1 Yapay Sinir Ağları, Ufuk Yayıncılık, 2003.
|
|---|
| Öğretim Yöntemleri |
|
|---|
| Değerlendirme |
|
Sayısı |
Toplam Katkısı (%) |
| Ara Sınav |
1 |
25 |
| Ödev |
1 |
10 |
| Mini-Sınav |
1 |
15 |
| Uygulama/Pratik |
1 |
15 |
| Toplam(%) |
|
65 |
| Yıl İçinin Başarıya Oranı(%) |
|
65 |
| Finalin Başarıya Oranı(%) |
|
35 |
| Toplam(%) |
|
100 |
|
| Dil | Türkçe |
|---|
| Staj / Uygulama | Yok |
|---|
