| Yazılım Mühendisliği | |||||
| Lisans | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF-LLL: 6. Düzey | ||
| Ders Kodu: | YAZ401 | ||||
| Ders İsmi: | Derin Makine Öğrenmesi | ||||
| Ders Yarıyılı: | Güz | ||||
| Ders Kredileri: |
|
||||
| Öğretim Dili: | Turkish | ||||
| Ders Koşulu: | |||||
| Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: | Evet | ||||
| Dersin Türü: | Zorunlu | ||||
| Dersin Seviyesi: |
|
||||
| Dersin Veriliş Şekli: | E-Öğrenme | ||||
| Dersin Koordinatörü: | Araş. Gör. ZEHRA TÜFEKÇİ | ||||
| Dersi Veren(ler): | Dr. Öğretim Üyesi Alper Öner | ||||
| Dersin Yardımcıları: |
| Dersin Amacı: | Derin öğrenmenin temel konseptleri, • Yapay zekanın iyi tanımlanmış problemleri, • Derin öğrenme problemlerini çözecek yazılım araçları, • Olasılık teorisini kullanarak öğrenip anlamlandırabilen akıllı sistemler tasarlama, • Temel Görüntü İşleme ve Dil Problemleri, • Bir Derin Öğrenme Projesini takım halinde gerçekleştirme |
| Dersin İçeriği: | Docker, Tensorflow, Yapay Sinir Ağları, Konvolüsyonel Yapay Sinir Ağları, Doğal Dil İşlemeye Giriş, RNN, LSTM, GRU, Tranformers-BERT & NER Derin Pekiştirmeli Öğrenme, Auto-Encoder, GANs, Görüntü İşleme ve Doğal Dil İşleme Uygulamaları |
|
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
1) Temel bir iyi tanımlanmış derin öğrenme problemini tasarlayabilecek. 2) Derin öğrenme için akıllı bir sistem tasarlayabilecek. 3) Yapay Zeka yöntem ve algoritmalarını kullanarak iyi tanımlanmış bir problemi çözebilecek. 4) Değişik tipte problemlerin çözüm için olasılıksal yaklaşımlar kullanabilecek. 5) Derin öğrenme problemleri için Görüntü işleme ya da Doğal Dil İşleme yöntemleri geliştirebilecek. 6) Makine öğrenmesinin temel methodlarını açıklayabilecek. 7) Python yazılım dili kullanarak Derin Öğrenme sistemleri geliştirebilecek. 8) Bir derin öğrenme projesinde takım halinde çalışabilecek. |
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
| 1) | Docker - GIT - Tensorflow | |
| 2) | Yapay Sinir Ağları | |
| 3) | Konvolüsyonel Yapay Sinir Ağları | |
| 4) | Hyper-Parametre Ayarlaması - Düzenleme | |
| 5) | Görüntü İşleme için Derin Öğrenme | |
| 6) | Doğal Dil İşlemeye Giriş | |
| 7) | Doğal Dil İşleme için Derin Öğrenme | |
| 8) | LSTM - GRU Layers | |
| 9) | Tranformers-BERT & NER | |
| 10) | Simgeleme Öğrenmesi | |
| 11) | Auto-encoders - Monte Carlo Methodları | |
| 12) | Derin Pekiştirmeli Öğrenme | |
| 13) | Generative Adversarial Networks (GANs) | |
| 14) | Derin Öğrenme Uygulamaları |
| Ders Notları / Kitaplar: | Deep Learning, Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville, MIT Press, 2016. |
| Diğer Kaynaklar: | Deep Learning with Python, François Chollet, Manning, 2018. |
| Course Learning Outcomes | 1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
|||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Program Kazanımları | |||||||||||||||
| 1) Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimine; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisine sahiptir. | |||||||||||||||
| 2) Bir sistemi, süreci veya ürünü ekonomik, çevre, sosyo-politik, etik, sağlık, güvenlik, üretilebilirlik ve sürdürülebilirlik ile ilişkili gerçekçi koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisine sahiptir. | |||||||||||||||
| 3) Mühendislik problemlerini tanımlama, formüle etme ve çözme; çözüm için gerekli yöntemi seçme ve uygulama becerisine sahiptir. | |||||||||||||||
| 4) Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknikleri geliştirme, seçme ve kullanma; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisine sahiptir. | |||||||||||||||
| 5) Mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisine sahiptir. | |||||||||||||||
| 6) Çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisine sahiptir. | |||||||||||||||
| 7) Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi ile etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, etkin sunum yapabilme becerisine sahiptir. | |||||||||||||||
| 8) Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilincine sahiptir; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgiye sahiptir. | |||||||||||||||
| 9) Bir yabancı dili Avrupa Dil Portföyü kriteri açısından en az B1 düzeyinde kullanabilme becerisine sahiptir. | |||||||||||||||
| 10) Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilincine sahiptir; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisine sahiptir. | |||||||||||||||
| 11) Bilgisayar yazılımı ile birlikte bilişim ve iletişim teknolojilerini Avrupa Bilgisayar Kullanma Lisansı İleri düzeyinde kullanabilme becerisine sahiptir. | |||||||||||||||
| 12) Proje yönetimi ve risk yönetimi uygulamaları hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgiye sahiptir. | |||||||||||||||
| 13) Mühendislik uygulamalarının evrensel ölçekte çevre, sağlık ve güvenlik üzerindeki etkileri ve hukuksal sonuçları hakkında bilgi ve farkındalığa sahiptir. | |||||||||||||||
| 14) Yazılım alternatiflerini irdeleyerek bilgisayar tabanlı sistemlerin modellenmesi ve tasarımında, algoritma prensiplerini, matematiksel temelleri ve bilgisayar bilimleri teorisini uygulama becerisine sahiptir. | |||||||||||||||
| 15) Türevsel denklemler, integral hesapları, doğrusal cebir, mantık ve ayrık matematik içerecek şekilde ileri matematik eğitimi ile birlikte yazılım mühendisliğinde veri yapıları ve algoritmalar, programlama dilleri, işletim sistemleri, bilgisayar güvenliği, bilgisayar teorisi, ağ programlama ve makine öğrenmesi alanlarını kapsayan mühendislik eğitimine sahiptir. | |||||||||||||||
| Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Orta | 3 En Yüksek |
| Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
| 1) | Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimine; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisine sahiptir. | |
| 2) | Bir sistemi, süreci veya ürünü ekonomik, çevre, sosyo-politik, etik, sağlık, güvenlik, üretilebilirlik ve sürdürülebilirlik ile ilişkili gerçekçi koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisine sahiptir. | |
| 3) | Mühendislik problemlerini tanımlama, formüle etme ve çözme; çözüm için gerekli yöntemi seçme ve uygulama becerisine sahiptir. | |
| 4) | Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknikleri geliştirme, seçme ve kullanma; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisine sahiptir. | |
| 5) | Mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisine sahiptir. | |
| 6) | Çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisine sahiptir. | |
| 7) | Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi ile etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, etkin sunum yapabilme becerisine sahiptir. | |
| 8) | Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilincine sahiptir; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgiye sahiptir. | |
| 9) | Bir yabancı dili Avrupa Dil Portföyü kriteri açısından en az B1 düzeyinde kullanabilme becerisine sahiptir. | |
| 10) | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilincine sahiptir; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisine sahiptir. | |
| 11) | Bilgisayar yazılımı ile birlikte bilişim ve iletişim teknolojilerini Avrupa Bilgisayar Kullanma Lisansı İleri düzeyinde kullanabilme becerisine sahiptir. | |
| 12) | Proje yönetimi ve risk yönetimi uygulamaları hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgiye sahiptir. | |
| 13) | Mühendislik uygulamalarının evrensel ölçekte çevre, sağlık ve güvenlik üzerindeki etkileri ve hukuksal sonuçları hakkında bilgi ve farkındalığa sahiptir. | |
| 14) | Yazılım alternatiflerini irdeleyerek bilgisayar tabanlı sistemlerin modellenmesi ve tasarımında, algoritma prensiplerini, matematiksel temelleri ve bilgisayar bilimleri teorisini uygulama becerisine sahiptir. | |
| 15) | Türevsel denklemler, integral hesapları, doğrusal cebir, mantık ve ayrık matematik içerecek şekilde ileri matematik eğitimi ile birlikte yazılım mühendisliğinde veri yapıları ve algoritmalar, programlama dilleri, işletim sistemleri, bilgisayar güvenliği, bilgisayar teorisi, ağ programlama ve makine öğrenmesi alanlarını kapsayan mühendislik eğitimine sahiptir. |
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
| Devam | 1 | % 10 |
| Ödev | 2 | % 20 |
| Projeler | 2 | % 30 |
| Final | 1 | % 40 |
| Toplam | % 100 | |
| YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 60 | |
| YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 40 | |
| Toplam | % 100 | |
| Aktiviteler | Aktivite Sayısı | İş Yükü |
| Ders Saati | 16 | 48 |
| Laboratuvar | 16 | 16 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 16 | 32 |
| Proje | 16 | 21 |
| Ödevler | 16 | 16 |
| Final | 16 | 16 |
| Toplam İş Yükü | 149 | |