Anasayfa
English
İletişim
Hızlı Erişim
Akademik Takvim
Anketler
Bilgi Edinme
Bilgi Paketi
Diş Hekimliği Fakültesi Randevu
Etkinlik Talep Formu
NOHU Login
NUBulut
Öğrenci e-posta
Personel e-posta
Telefon Rehberi
Uzaktan Eğitim Sistemi
Yemek Menü
Yemekhane Sanal Pos
NİĞDE ÖMER HALİSDEMİR ÜNİVERSİTESİ
Bilgi Paketi
Kurum Hakkında Bilgi
Üniversite Senatosu ve Yönetim Kurulu
Organizasyon Şeması
Akademik Takvim
Genel Bilgi
Genel Giriş Koşulları
Genel Kayıt Prosedürleri
Kurallar ve Yönetmelikler
Önceki Dönemlerin Tanınması
Diploma Eki
Akademik Danışmanlık Düzenlemeleri
AKTS Kredi Dağılımı
İsim ve Adres Bilgileri
Derece Programları
Ön Lisans
Lisans
Yüksek Lisans
Doktora
Course Catalogue For Exchange Students
Öğrenciler için Genel Bilgiler
Yaşam Giderleri
Barınma Olanakları
Beslenme Olanakları
Sağlık Hizmetleri
Sigorta
Öğrenme Olanakları
Kültürel ve sosyal Faaliyetler
Sportif ve Boş Zaman Faaliyetleri
Öğrenci Kulüpleri
Uluslararası Programlar
Dil Politikası ve Kurslar
Staj
Burs Olanakları
Engelli Öğrenci Olanakları
Öğrenci İşleri
Değişim Öğrencileri için Pratik Bilgiler
Niğde'de Yaşam
BLM3015 / YAPAY SİNİR AĞLARINA GİRİŞ
Ders Bilgileri
Dersin Kodu
Yarıyıl
Dersin Türü
Seviyesi
Dili
Dersin Adı
Teorik
Pratik
Kredi
AKTS
Dersin Koordinatörü
E Mail
Dersin Yardımcı Elemanı
E Mail
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; Sürekli zaman ve ayrık zaman Hopfield ağları, sınıflandırma teknikleri, örüntü tanıma,
Dersin Kısa İçeriği
Ders, temel yapay sinir ağları modelleri ve öğrenme algoritmalarını, algılayıcı YSA modellerini, LMS algoritmasını, geriyayılım öğrenme algoritmasını, radyal tabanlı fonksiyon ağlarını, -Kohonen’in kendini düzenleyen ağını, Hopfield ağlarını, yapay sinir ağlarının işaret işleme, örüntü tanıma ve kontrol uygulamalarını içermektedir.
Dersin Önkoşulu