T.C.NECMETTİN ERBAKAN ÜNİVERSİTESİFEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜYÜKSEK LİSANS DERS TANITIM FORMU

Öğretim Elemanları Tarafından Her Bir Ders İçin Ayrı Ayrı Doldurulacaktır AF-02Fakülte / Enstitü / Yüksekokul Fen Bilimleri EnstitüsüBölüm / Program Endüstri MühendisliğiAna Bilim / Bilim Dalı Endüstri MühendisliğiDersin Kodu Dersin Adı Yarıyıl Kredi

Derin Öğrenme GüzBahar T U AKTS3 0 8Dersi Veren Öğretim Elemanı(Adı, Soyadı, Unvanı) Dersin Verilebileceği Diller Dersin Türü

Yrd. Doç. Dr. Ali Osman Çıbıkdiken TürkçeİngilizceDiğerZorunlu Seçmeli

DersinAmaçları Derin öğrenme algoritmaları teorik olarak anlatılacak ve pratik uygulamalarıgerçekleştirilecektir.

Dersin

İçeriği

Hafta Konu Ön Hazırlık Öğretme Metodu

1 Makine Öğrenmesine Giriş2 Makine Öğrenmesi Temelleri3 Derin Öğrenme Kütüphaneleri - Keras, Caffe, Torch,TensorFlow, Theano4 Feedforward Derin Network5 Derin Modellerin Düzenlenmesi6 Derin Modellerin Öğretiminin Optimizasyonu7 Katmanlı Sinir Ağları8 Tekrarlamalı Ağlar9 Derin Öğrenme için İstatistiksel Modeller10 Doğrusal Faktör Modelleri ve Auto-Encoders11 Bilgisayar Grafik Uygulamaları12 Büyük Veri Uygulamaları13 Doğal Dil İşleme Uygulamaları14 Konuşma İşleme Uygulamaları

T.C.NECMETTİN ERBAKAN ÜNİVERSİTESİFEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

ÖğrenimKazanımları1- Makine Öğrenmesinin ve derin öğrenmenin temel kavramları2- Derin Öğrenme yöntemlerinin kullanılabileceği kütüphaneler hakkında bilgi sahibi olmak3- Derin Öğrenme yöntemlerinin gerçek uygulama alanlarında kullanımı hakkında bilgi sahibiolmak

ÖğretimYöntemleri Sunum, uygulama

Ders İçinÖnerilenKaynaklar

1. Christopher M. Bishop: Neural Networks for Pattern Recognition, Oxford University Press, 19962. Christopher M. Bishop: Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, 20073. Yoshua Bengio: Learning Deep Architectures for AI, Foundations & Trends in Machine Learning,2009

Değerlendirme MetoduYarıyıl Çalışmaları Adet YüzdeAra SınavDevamsızlıkQuizÖdev 2 20Proje 1 20Saha ÇalışmasıSunum /SeminerUygulama Çalışmaları (Laboratuvar, Stüdyo Çalışmaları vb)Diğer (staj vb)

Toplam 40Yarıyıl Çalışmaları

Yıl İçinin Başarıya Oranı 40Finalin Başarıya Oranı 60

Toplam 100

T: Teori; U: Uygulama; AKTS: Avrupa Kredi Transfer Sistemi