MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ
Endüstri Mühendisliği
CE 455 | Ders Tanıtım Bilgileri
Dersin Adı |
Derin Sinir Ağları
|
Kodu
|
Yarıyıl
|
Teori
(saat/hafta) |
Uygulama/Lab
(saat/hafta) |
Yerel Kredi
|
AKTS
|
CE 455
|
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 çözmeAnlatım / Sunum | |||||
Dersin Koordinatörü | ||||||
Öğretim Eleman(lar)ı | - | |||||
Yardımcı(ları) | - |
Dersin Amacı | Bu ders gelişmiş derin sinir ağlarının yapıları ve algoritmaları hakkında ileri düzeyde bir bilgi birikimi sağlamaktadır. Derin sinir ağları yapıları ve algoritmalarının teorik özellikleri ile birlikte, bu teoriden kaynaklanan pratik uygulamaları da irdelenecektir. |
Öğrenme Çıktıları |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
Ders Tanımı | Dersin içeriğinde beslemeli sinir ağları, geri-yayılım, evrişimli sinir ağları, yineleyen sinir ağları, geri dönüşümlü sinir ağları, düzenleştirme, optimizasyon bulunmaktadır. |
|
Temel Ders | |
Uzmanlık/Alan Dersleri | ||
Destek Dersleri | ||
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri | ||
Aktarılabilir Beceri Dersleri |
HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI
Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
1 | Sinir Ağlarına Giriş | Bölüm 1. Deep Learning. I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville. ISBN: 9780262035613. |
2 | Uygulamalı Matematik ve Otomatik Öğrenmenin Temelleri | Bölüm 2-3. Deep Learning. I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville. ISBN: 9780262035613. |
3 | Uygulamalı Matematik ve Otomatik Öğrenmenin Temelleri | Bölüm 4-5. Deep Learning. I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville. ISBN: 9780262035613. |
4 | Derin İleri Beslemeli Sinir Ağları | Bölüm 6. Deep Learning. I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville. ISBN: 9780262035613. |
5 | Derin Öğrenme için Düzenleştirme | Bölüm 7. Deep Learning. I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville. ISBN: 9780262035613. |
6 | Derin Öğrenme için Düzenleştirme | Bölüm 7. Deep Learning. I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville. ISBN: 9780262035613. |
7 | Derin Modeller için Optimizasyon | Bölüm 8. Deep Learning. I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville. ISBN: 9780262035613. |
8 | Derin Modeller için Optimizasyon | Bölüm 8. Deep Learning. I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville. ISBN: 9780262035613. |
9 | Ara-sınav | |
10 | Evrişimli Sinir Ağları | Bölüm 9. Deep Learning. I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville. ISBN: 9780262035613. |
11 | Evrişimli Sinir Ağları | Bölüm 9. Deep Learning. I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville. ISBN: 9780262035613. |
12 | Yineleyen, ve Geri Dönüşümlü Ağlar | Bölüm 10 Deep Learning. I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville. ISBN: 9780262035613. |
13 | Yineleyen, ve Geri Dönüşümlü Ağlar | Bölüm 10 Deep Learning. I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville. ISBN: 9780262035613. |
14 | Pratik Yöntembilim ve Uygulamalar | Bölüm 11-12. Deep Learning. I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville. ISBN: 9780262035613. |
15 | Dönemin gözden geçirilmesi | |
16 | Final Sınavı |
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 % |
Katılım | ||
Laboratuvar / Uygulama | ||
Arazi Çalışması | ||
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği |
4
|
30
|
Portfolyo | ||
Ödev | ||
Sunum / Jüri Önünde Sunum | ||
Proje | ||
Seminer/Çalıştay | ||
Sözlü Sınav | ||
Ara Sınav |
1
|
30
|
Final Sınavı |
1
|
40
|
Toplam |
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı |
5
|
60
|
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı |
1
|
40
|
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 |
4
|
5
|
20
|
Portfolyo |
0
|
||
Ödev |
0
|
||
Sunum / Jüri Önünde Sunum |
0
|
||
Proje |
0
|
||
Seminer/Çalıştay |
0
|
||
Sözlü Sınav |
0
|
||
Ara Sınavlar |
1
|
15
|
15
|
Final Sınavı |
1
|
25
|
25
|
Toplam |
150
|
DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ
#
|
Program Yeterlilikleri / Çıktıları |
* Katkı Düzeyi
|
||||
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
||
1 | Matematik, fen bilimleri ve Endüstri Mühendisliği konularında yeterli bilgi sahibidir; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık Endüstri Mühendisliği problemlerinde kullanır. |
|||||
2 | Karmaşık Endüstri Mühendisliği problemlerini saptar, tanımlar, formüle eder ve çözer; bu amaçla 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 | Endüstri Mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirir, seçer ve kullanır. |
|||||
5 | Karmaşık Endüstri Mühendisliği problemlerinin veya araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlar, deney yapar, veri toplar, sonuçları analiz eder ve yorumlar. |
|||||
6 | Endüstri Mühendisliği disiplini içinde ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışır; bireysel çalışma yapar. |
|||||
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 | Endüstri Mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın Endüstri Mühendisliği alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi sahibidir; Endüstri Mühendisliği çözümlerinin hukuksal sonuçlarının farkındadır. |
|||||
9 | Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilincine sahiptir; Endüstri Mühendisliği 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 Endüstri Mühendisliği 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 Endüstri Mühendisliği alanıyla ilişkilendirir. |
*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest
HABER |TÜM HABERLER
Dünyadaki 200 Öğrenci Arasına Girdi
İzmir Ekonomi Üniversitesi (İEÜ) Endüstri Mühendisliği bölümünden geçtiğimiz yıl birincilikle mezun olan Mert Atanmış (23), İngiltere hükümeti tarafından sadece 200 öğrenciye verilen
Kilo vermek isterken Avrupa şampiyonu oldu
İzmir Ekonomi Üniversitesi (İEÜ) Endüstri Mühendisliği Bölümü öğrencisi Yağız Hacılar, fazla kilolarından kurtulmak için babasının ısrarıyla 12 yaşında başladığı tekvandoda iki kez
İnşaat sektörüne ‘dijital’ model
İzmir Ekonomi Üniversitesi (İEÜ) öğrencileri Sadık Onur Özden ve Tunç Çokuysal, inşaat sektöründe dijitalleşmeye olan talebi fırsata çevirerek ‘Construction Panda’ isimli uygulama
Faculty 101 Semineri
İzmir Ekonomi Üniversitesi bünyesindeki Endüstri Sistemleri Topluluğu, Endüstri Mühendisliği bölümüne yeni başlayacak öğrencilerin bölüm, fakülte ve gelecekteki kariyerlerini daha iyi şekillendirmelerine yönelik "Faculty101"
Endüstri 4.0 eğitimimiz 6-8 Kasım tarihleri arasında gerçekleşti.
Mühendislik Fakültesi binası TESLA bünyesindeki laboratuvarımızda bulunan Endüstri 4.0 sistemine dair FESTO Didaktik firmasının gerçekleştirdiği Endüstri 4.0 eğitimimizi başarıyla tamamladık.
P&G Product Supply Challenge Endüstri Mühendisliği Öğrencilerimizin Birinciliğiyle Sonuçlandı