MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ
Biyomedikal Mühendisliği
CE 470 | Ders Tanıtım Bilgileri
Dersin Adı |
Yapay Sinir Ağlarına Giriş
|
Kodu
|
Yarıyıl
|
Teori
(saat/hafta) |
Uygulama/Lab
(saat/hafta) |
Yerel Kredi
|
AKTS
|
CE 470
|
Güz/Bahar
|
3
|
0
|
3
|
5
|
Ön-Koşul(lar) |
Yok
|
|||||
Dersin Dili |
İngilizce
|
|||||
Dersin Türü |
Seçmeli
|
|||||
Dersin Düzeyi |
Lisans
|
|||||
Dersin Veriliş Şekli | - | |||||
Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri | Problem çözmeOlgu / Vaka çalışmasıAnlatım / Sunum | |||||
Dersin Koordinatörü | ||||||
Öğretim Eleman(lar)ı | - | |||||
Yardımcı(ları) | - |
Dersin Amacı | Bu derste, Yapay Sinir Ağlarının (YSA’nın) yaygın kullanım bulan model ve algoritmaları verilecektir. Dersin içeriği temel sinir hücre modeli, algılayıcı, uyarlanır doğrusal eleman, en küçük kareler algoritması, Çok Katmanlı Algılayıcı (ÇKA), Geriye Yayılım (GY) öğrenme algoritması, Radyal Tabanlı Fonksiyon (RTF) ağları, kendi kendini düzenleyen ağ, vektör nicemlemeyi öğrenen ağ; Destek Vektör Makineleri (DVM), Sürekli zaman ve ayrık zaman Hopfield ağları, sınıflandırma teknikleri, örüntü tanıma, işaret işleme ve kontrol uygulamaları. |
Öğrenme Çıktıları |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
Ders Tanımı | Ders, temel yapay sinir ağları modelleri ve öğrenme algoritmalarını, algılayıcı YSA modellerini, LMS algoritmasını, geriyayılım öğrenme algoritmasını, radyal tabanlı fonksiyon ağlarını, destek vektör makinelerini, Kohonen’in kendini düzenleyen ağını, Hopfield ağlarını, yapay sinir ağlarının işaret işleme, örüntü tanıma ve kontrol uygulamalarını içermektedir. |
|
Temel Ders | |
Uzmanlık/Alan Dersleri |
X
|
|
Destek Dersleri | ||
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri | ||
Aktarılabilir Beceri Dersleri |
HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI
Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
1 | Biyolojik esinlenme. Yapay sinir ağları üzerine tarihsel notlar. Yapay sinir ağlarının uygulamaları. Yapay sinir ağ modellerinin ve öğrenme algoritmalarının bir sınıflaması. | Introduction. S. Haykin, Neural Networks and Learning Machines, Pearson Education, 3rd Ed., 2009, ISBN13 9780131293762 ISBN10 0131293761. Lecture Notes. |
2 | Genel yapay sinir hücre modeli. Ayrıkdeğerli algılayıcı, eşik mantığı ve sınırları. Ayrıkzaman (dinamik) Hopfield ağları. Hebb kuralı. Bellek örüntü vektörlerinin dış çarpımı olarak başlantı ağırlık matrisi. | Chapter 1. S. Haykin, Neural Networks and Learning Machines, Pearson Education, 3rd Ed., 2009, ISBN13 9780131293762 ISBN10 0131293761. Lecture Notes. |
3 | Eğiticili öğrenme. Algılayıcı öğrenme kuralı. Doğrusal uyarlanır eleman. Çıkış hatası minimizasyon problemi olarak eğiticili öğrenme. Minimizasyon için gradyendüşüm algoritması. En küçük kareler kuralı. | Chapter 2. S. Haykin, Neural Networks and Learning Machines, Pearson Education, 3rd Ed., 2009, ISBN13 9780131293762 ISBN10 0131293761. Lecture Notes. |
4 | Tek katmanlı sürekli değerli algılayıcı. Doğrusal olmayan (sigmoidal) aktivasyon fonksiyonu. Delta kuralı. Grup ve veri tabanlı güncellenen gradyendüşüm algoritmaları. Deterministik ve stokastik gradyendüşüm algoritmalar için yakınsaklık koşulları. | Chapter 3. Chapter 4: Sections 4.1, 4.2, 4.16. S. Haykin, Neural Networks and Learning Machines, Pearson Education, 3rd Ed., 2009, ISBN13 9780131293762 ISBN10 0131293761. Lecture Notes. |
5 | Evrensel yaklaşım makinesi olarak çok katmanlı algılayıcı. Fonksiyon gösterimleri ve yaklaşım problemi. Geriye yayılım algoritması. Yerel minimum problemi. Aşırı eğitim. | Chapter 4: Sections 4.4, 4.5, 4.8, 4.10, 4.12. S. Haykin, Neural Networks and Learning Machines, Pearson Education, 3rd Ed., 2009, ISBN13 9780131293762 ISBN10 0131293761. Lecture Notes. |
6 | Ara Sınav I. | |
7 | Grup ve veri uyarlamalı eğitim biçimleri. Eğitim kümesine karşı test kümesi. Aşırı uyma problemi. Ağların eğitim ve testinde pratik konular. Çok katmanlı algılayıcıların işaret işleme ve örüntü tanıma uygulamaları. | Chapter 4: Sections 4.3, 4.10., 4.11, 4.13, 4.14, 4.15, 4.19, 4.20. S. Haykin, Neural Networks and Learning Machines, Pearson Education, 3rd Ed., 2009, ISBN13 9780131293762 ISBN10 0131293761. |
8 | Radyal Taban Fonksiyonlu (RTF) ağlar. RTF ağlarının doğrusal ağırlıkları, Gauss merkezleri ve genişliklerini belirlemek için geriye yayılım algoritması. Merkezlerin rastgele seçimi. Gauss merkezlerinin ve genişliklerinin belirlenmesinde giriş öbekleme ve giriş çıkış öbeklemenin kıyaslanması. Düzenlileştirme kuramı, karma Gauss (koşullu olasılık yoğunluk fonksiyonu) ve yapay sinir tabanlı bulanık sistem modelleri ile RTF ağlarının ilişkileri. | Chapter 5. S. Haykin, Neural Networks and Learning Machines, Pearson Education, 3rd Ed., 2009, ISBN13 9780131293762 ISBN10 0131293761 |
9 | Veri gösterimi için parametrik ve parametrik olmayan yöntemlerin kıyaslanması. Vektör nicemleme problemi olarak eğiticisiz öğrenme. Yarışmacı ağlar. “Kazanan her şeyi alır” ağı. Kohonen’in özdüzenlemeli öznitelik haritası. Öbekleme. | Chapter 9. S. Haykin, Neural Networks and Learning Machines, Pearson Education, 3rd Ed., 2009, ISBN13 9780131293762 ISBN10 0131293761. |
10 | Yapay sinir ağlarının işaret işleme uygulamaları. Temel bileşen analizi. Veri sıkıştırma ve indirgeme. Yapay sinir ağlarının görüntü ve 1 boyutlu işaret sıkıştırma ve dönüştürme uygulamaları. | Chapter 8. S. Haykin, Neural Networks and Learning Machines, Pearson Education, 3rd Ed., 2009, ISBN13 9780131293762 ISBN10 0131293761 |
11 | Ara Sınav II | |
12 | Yapay sinir ağlarının örüntü tanıma uygulamaları. Öznitelik çıkarımı için yapay sinir ağları. Doğrusal olmayan öznitelik dönüşümü. Veri kaynaştırma. Sınıflayıcı olarak yapay sinir ağları. Görüntü ve ses tanıma uygulamaları. | Sections 1.4,1.5., 3.11, 4.7, 5.8, 6.7, S. Haykin, Neural Networks and Learning Machines, Pearson Education, 3rd Ed., 2009, ISBN13 9780131293762 ISBN10 0131293761. |
13 | Yapay sinir ağ modelleri ve ilişkin öğrenme algoritmalarının işaret işleme, örüntü tanıma ve kontrol uygulamalarının MATLAB nümerik yazılım ortamında gerçeklenmesi. | L. Fausett, Fundamentals of Neural Networks, Chapter 6, Prentice Hall, ISBN-13: 978-0133341867 |
14 | Yapay sinir ağ modelleri, öğrenme algoritmaları ve uygulamalarının genel değerlendirmesi. | S. Haykin, Neural Networks and Learning Machines, Pearson Education, 3rd Ed., 2009, ISBN13 9780131293762 ISBN10 0131293761. |
15 | Dersin gözden geçirilmesi | |
16 | Final Sınavı |
Ders Kitabı | S. Haykin, Neural Networks and Learning Machines, Pearson Education, 3rd Ed., 2009, ISBN13 9780131293762 ISBN10 0131293761 |
Önerilen Okumalar/Materyaller | J. M. Zurada, Int. To Artificial Neural Systems, West Publishing Company, 1992 ISBN 053495460X, 9780534954604. L. Fausett, Fundamentals of Neural Networks, Prentice Hall, ISBN-13: 978-0133341867 |
DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ
Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Katkı Payı % |
Katılım | ||
Laboratuvar / Uygulama | ||
Arazi Çalışması | ||
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği | ||
Portfolyo | ||
Ödev |
5
|
20
|
Sunum / Jüri Önünde Sunum | ||
Proje |
1
|
30
|
Seminer/Çalıştay | ||
Sözlü Sınav | ||
Ara Sınav |
2
|
50
|
Final Sınavı | ||
Toplam |
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı |
100
|
|
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı | ||
Toplam |
AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU
Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Süre (Saat) | İş Yükü |
---|---|---|---|
Teorik Ders Saati (Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati) |
16
|
3
|
48
|
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati (Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati) |
16
|
0
|
|
Sınıf Dışı Ders Çalışması |
14
|
3
|
42
|
Arazi Çalışması |
0
|
||
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği |
0
|
||
Portfolyo |
0
|
||
Ödev |
2
|
3
|
6
|
Sunum / Jüri Önünde Sunum |
0
|
||
Proje |
1
|
24
|
24
|
Seminer/Çalıştay |
0
|
||
Sözlü Sınav |
0
|
||
Ara Sınavlar |
2
|
15
|
30
|
Final Sınavı |
0
|
||
Toplam |
150
|
DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ
#
|
Program Yeterlilikleri / Çıktıları |
* Katkı Düzeyi
|
||||
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
||
1 | Matematik, Fen Bilimleri ve Biyomedikal Mühendisliği konularında yeterli bilgi sahibidir; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanır. |
|||||
2 | Karmaşık Biyomedikal Mühendisliği problemlerini saptar, tanımlar, formüle eder ve çözer; bu amaca uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçer ve uygular. |
|||||
3 | Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlar; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygular. |
|||||
4 | Biyomedikal Mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirir, seçer ve kullanır. |
|||||
5 | Karmaşık Biyomedikal Mühendisliği problemlerinin veya araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlar, deney yapar, veri toplar, sonuçları analiz eder ve yorumlar. |
|||||
6 | Biyomedikal Mühendisliği disiplini içinde ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışır; bireysel çalışma sergiler. |
|||||
7 | Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurar; etkin rapor yazar ve yazılı raporları anlar, tasarım ve üretim raporları hazırlar, etkin sunum yapar, açık ve anlaşılır talimat verir ve alır. |
|||||
8 | Biyomedikal Mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi sahibidir; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçlarının farkındadır. |
|||||
9 | Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilincine sahiptir; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi sahibidir. |
|||||
10 | Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi sahibidir; girişimcilik, yenilikçilik hakkında bilinçlidir; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi sahibidir. |
|||||
11 | Bir yabancı dili kullanarak Biyomedikal Mühendisliği ile ilişkili konularda, bilgi toplar ve meslektaşları ile iletişim kurar. |
|||||
12 | İkinci yabancı dili orta düzeyde kullanır. |
|||||
13 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilincindedir; bilgiye erişir, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izler ve kendini sürekli yeniler; insanlık tarihi boyunca oluşan bilgi birikimini Biyomedikal Mühendisliği alanıyla ilişkilendirir. |
*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest
HABER |TÜM HABERLER
İspanya Universidad Jaume Üniversitesi ile Biyomedikal Mühendisliği Erasmus Anlaşması Yapıldı
Universidad Jaume ile Biyomedikal Mühendisliği için yapılacak anlaşma için imza süreçleri tamamlanmış bulunmaktadır. Öğrencilerimiz bir sonraki açılacak Erasmus Öğrenim hareketliliğinde bu üniversiteyi
İzmir Ekonomi Üniversitesi Medical Point Hastanesi Klinik Mühendisi Semineri
İzmir Ekonomi Üniversitesi Medical Point Hastanesi Biyomedikal Müdürlüğü departmanı tarafından Klinik Mühendisliği dersi kapsamında öğrencilerimize mesleki gelişimlerine katkı sağlayacak sunum gerçekleştirildi.
İş Sağlığı ve Güvenliği Semineri
BME 318 dersi kapsamında Biyomedikal Mühendisliği öğrencilerine Üniversitemiz İş Sağlığı ve Güvenliği Uzmanı Sayın Büşra BÖLCECİ YILMAZ tarafından İş Sağlığı ve Güvenliği
An Oligonucleotide Story by Assoc. Prof. Dr. Osman DOLUCA
İzmir Katip Çelebi Üniversitesi Biyomedikal Topluluğunun düzenlediği Biyomed sempozyumu kapsamında bölüm başkanımız Sayın Doç. Dr. Osman Doluca "An Oligonucleotide Story" başlıklı bir
Tıp Teknolojileri Kongresi’ne ‘İzmir Ekonomi’ Damgası
Biyomedikal ve klinik mühendisliği alanındaki son gelişmelerin değerlendirildiği ‘2022 Tıp Teknolojileri Kongresi’, İzmir Ekonomi Üniversitesi (İEÜ) Biyomedikal Mühendisliği Bölüm Başkan Vekili Prof.
Denizel Mikroalglerin Nanoteknolojide Kullanım Potansiyeli" Konulu Çevrimiçi Seminer
Biyomedikal Mühendisliği Bölümü Öğretim Elemanı, Öğr. Gör. Dr. Gülizar ÇALIŞKAN BİLGİN, 26 Mayıs 2022 Perşembe günü "Denizel Mikroalglerin Nanoteknolojide Kullanım Potansiyeli" konulu çevrimiçi seminer vermiştir.
Tübitak 2209-A Kapsamında Destek Almaya Hak Kazanan Projelerimiz
TÜBİTAK Bilim İnsanı Destek Programları Başkanlığı tarafından yürütülen 2209-A Üniversite Öğrencileri Araştırma Projeleri Destekleme Programı 2022 yılı 2. dönem değerlendirme sonuçları açıklandı. Başvuru
Kariyer Günleri 2022
Kariyer hayatınızda bilinçli adımlarla ilerlemenize destek olmak için Nisan ayında “Kariyer Günleri” etkinlikleri düzenliyoruz. İşverenlerle bir araya gelebileceğiniz, iş&staj fırsatları keşfedebileceğiniz bu