| Ders Adı | Kodu | Yerel Kredi | AKTS | Ders (saat/hafta) | Uygulama (saat/hafta) | Laboratuar (saat/hafta) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Enerji Sistemlerinde Derin Öğrenme | TET5102 | 3 | 7.5 | 3 | 0 | 0 |
| Önkoşullar | Yok |
|---|
| Yarıyıl | Güz, Bahar |
|---|
| Dersin Dili | Türkçe |
|---|---|
| Dersin Seviyesi | Yüksek Lisans |
| Dersin Türü | Seçmeli @ İleri Enerji Teknolojileri A.B.D Yüksek Lisans Programı Seçmeli @ İleri Enerji Teknolojileri A.B.D Doktora Programı |
| Ders Kategorisi | Uzmanlık/Alan Dersleri |
| Dersin Veriliş Şekli | Yüz yüze |
| Dersi Sunan Akademik Birim | Disiplinler Arası Bölüm |
|---|---|
| Dersin Koordinatörü | Bedri KEKEZOĞLU |
| Dersi Veren(ler) | Burcu Erkmen , Revna ACAR VURAL |
| Asistan(lar)ı |
| Dersin Amacı | Derin yöntemlerinin tanıtılması ve bu modellerin kullanım becerilerinin enerji sektöründe uygulanabilecek yeterlilikte kazandırılması. |
|---|---|
| Dersin İçeriği | Yapay Sinir Ağları, Derin Öğrenme Modelleri, Enerji Alanında, Derin Öğrenme Uygulamaları |
| Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar |
|
| Opsiyonel Program Bileşenleri | Yok |
Ders Öğrenim Çıktıları
- Yapay Sinir Ağları ve derin öğrenme konularındaki tanım ve terminolojilerin öğrenilmesi
- Yapay Sinir Ağı ve Derin Öğrenme modellerinin teorisi incelenerek bu modellerin kullanma becerisinin kazanılması
- Enerji alanında bu derste anlatılan modellerin uygulamalarının bilinmesi
Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi
| DÖÇ-1 | DÖÇ-2 | DÖÇ-3 |
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Yapay Sinir Ağlarına Giriş | |
| 2 | Yapay Sinir Ağlarında Öğrenme | |
| 3 | Derin Sinir Ağları – Enerji Sektörü Uygulamaları (Literatür İnceleme ) | |
| 4 | Derin Sinir Ağları – CNN Mimarileri | |
| 5 | Derin Sinir Ağları - CNN Uygulaması (Python) | |
| 6 | Enerji Sektörüne Yönelik Zaman Serilerinin Analizi | |
| 7 | Derin Sinir Ağları – RNN Mimarileri | |
| 8 | Ara Sınav 1 / Uygulama veya Konu Tekrarı | |
| 9 | Derin Sinir Ağları – RNN Uygulamaları (Python) | |
| 10 | Derin Sinir Ağları – GAN Mimarisi | |
| 11 | Derin Sinir Ağları – GAN Uygulaması (Python) | |
| 12 | Öğrenci Projeleri Sunumu | |
| 13 | Öğrenci Projeleri Sunumu | |
| 14 | Öğrenci Projeleri Sunumu | |
| 15 | Final |
Değerlendirme Sistemi
| Etkinlikler | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Devam/Katılım | ||
| Laboratuar | ||
| Uygulama | ||
| Arazi Çalışması | ||
| Derse Özgü Staj | ||
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | ||
| Ödev | 1 | 20 |
| Sunum/Jüri | ||
| Projeler | 1 | 20 |
| Seminer/Workshop | 1 | 10 |
| Ara Sınavlar | 1 | 10 |
| Final | 1 | 40 |
| Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı | ||
| Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı | ||
| TOPLAM | 100 | |
AKTS İşyükü Tablosu
| Etkinlikler | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İşyükü |
|---|---|---|---|
| Ders Saati | 13 | 3 | |
| Laboratuar | |||
| Uygulama | |||
| Arazi Çalışması | |||
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 13 | 6 | |
| Derse Özgü Staj | |||
| Ödev | 1 | 20 | |
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
| Projeler | 1 | 33 | |
| Sunum / Seminer | |||
| Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 20 | |
| Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 34 | |
| Toplam İşyükü : | |||
| Toplam İşyükü / 30(s) : | |||
| AKTS Kredisi : | |||
| Diğer Notlar | Yok |
|---|
