Biyomedikal Mühendisliği

CE 455 | Ders Tanıtım Bilgileri

Dersin Adı

Deep Neural Networks

Kodu	Yarıyıl	Teori (saat/hafta)	Uygulama/Lab (saat/hafta)	Yerel Kredi	AKTS
CE 455	FALL	3	0	3	5

Ön-Koşul(lar)	None
Dersin Dili	English
Dersin Türü	ELECTIVE_COURSE
Dersin Düzeyi	Lisans
Dersin Veriliş Şekli	Face-To-Face
Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri	Problem Solving Lecture / Presentation
Ulusal Meslek Sınıflandırma Kodu	-
Dersin Koordinatörü	Dr. Öğr. Üyesi Kaya Oğuz
Öğretim Eleman(lar)ı	-
Yardımcı(ları)	-

Dersin Amacı

This course provides advanced knowledge about the structures and algorithms of advanced deep neural networks. The theoretical properties of deep neural networks structures and algorithms, as well as practical applications resulting from this theory will be discussed.

Öğrenme Çıktıları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;

Ad	Açıklama	PC Alt	* Katkı Düzeyi
Ad	Açıklama	PC Alt	1	2	3	4	5
LO1	describe deep neural network structures and models.					X
LO2	use general structures and algorithms in the field of deep neural networks.					X
LO3	compare different algorithms in the field of deep learning.					X
LO4	apply various deep neural network algorithms to specific problems.					X
LO5	develop deep neural network models and algorithms using computer toolboxes.					X

Ders Tanımı

The course content includes feedforward neural networks, backpropagation, convolutional neural networks, recurrent neural networks, reversible neural networks, regularization, and optimization.

Dersin İlişkili Olduğu Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları

Dersin Kategorisi	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	Öğrenme Çıktısı
1	Introduction	Bölüm 1. Deep Learning. I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville. ISBN: 9780262035613.	LO1
2	Applied Math and Machine Learning Basics	Bölüm 2-3. Deep Learning. I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville. ISBN: 9780262035613.	LO3
3	Applied Math and Machine Learning Basics	Bölüm 4-5. Deep Learning. I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville. ISBN: 9780262035613.	LO1
4	Deep Feedforward Networks	Bölüm 6. Deep Learning. I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville. ISBN: 9780262035613.	LO2
5	Regularization for Deep Learning	Bölüm 7. Deep Learning. I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville. ISBN: 9780262035613.	LO2
6	Regularization for Deep Learning	Bölüm 7. Deep Learning. I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville. ISBN: 9780262035613.	LO2
7	Optimization for Deep Models	Bölüm 8. Deep Learning. I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville. ISBN: 9780262035613.	LO2
8	Midterm Exam		-
9	Optimization for Deep Models	Bölüm 8. Deep Learning. I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville. ISBN: 9780262035613.	LO2
10	Convolutional Neural Networks	Bölüm 9. Deep Learning. I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville. ISBN: 9780262035613.	LO4
11	Convolutional Neural Networks	Bölüm 9. Deep Learning. I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville. ISBN: 9780262035613.	LO4
12	Recurrent and Recursive Nets	Bölüm 10 Deep Learning. I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville. ISBN: 9780262035613.	LO4
13	Recurrent and Recursive Nets	Bölüm 10 Deep Learning. I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville. ISBN: 9780262035613.	LO4
14	Practical Methodology and Applications	Bölüm 11-12. Deep Learning. I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville. ISBN: 9780262035613.	LO5
15	Review of the Semester		-
16	Final Exam		-

Ders Kitabı	I. Goodfellow Y. Bengio A. Courville Deep Learning MIT Press 2016 ISBN: 9780262035613.
Önerilen Okumalar/Materyaller	-

DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ

Yarıyıl Aktiviteleri	Sayı	Katkı Payı %	LO1	LO2	LO3	LO4	LO5
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği	4	20	X	X	X	X
Proje	1	10				X	X
Ara Sınav	1	30	X	X	X
Final Sınavı	1	40	X	X	X	X	X
Toplam	7	100

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

Yarıyıl Aktiviteleri	Sayı	Süre (Saat)	İş Yükü
Katılım	-	-	-
Teorik Ders Saati	16	3	48
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati	-	-	-
Sınıf Dışı Ders Çalışması	14	3	42
Arazi Çalışması	-	-	-
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği	4	3	12
Portfolyo	-	-	-
Ödev	-	-	-
Sunum / Jüri Önünde Sunum	-	-	-
Proje	1	8	8
Seminer/Çalıştay	-	-	-
Sözlü Sınav	-	-	-
Ara Sınavlar	1	15	15
Final Sınavı	1	25	25
		Toplam	150