Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
Yapay Sinir Sistemlerinin TasarımıEHM511237.5300
ÖnkoşullarYok
YarıyılGüz, Bahar
Dersin DiliTürkçe
Dersin SeviyesiYüksek Lisans
Dersin TürüSeçmeli @ Elektr.&Hab. Müh. ABD Elektronik Yüksek Lisans Programı
Seçmeli @ Elektr.&Hab. Müh. ABD Haberleşme Yüksek Lisans Programı
Seçmeli @ Elektr.&Hab. Müh. ABD Elektronik&Haberleşme Mühendisliği Ortak Yüksek Lisans Programı (2. Öğretim)
Seçmeli @ Elektr.&Hab. Müh. ABD Elektronik&Haberleşme Mühendisliği Yüksek Lisans Programı (Tezsiz)
Seçmeli @ Akıllı Ulaşım Sistemleri Yüksek Lisans Programı
Seçmeli @ Elektr.&Hab. Müh. ABD Elektronik Doktora Programı
Seçmeli @ Elektr.&Hab. Müh. ABD Haberleşme Doktora Programı
Ders KategorisiUzmanlık/Alan Dersleri
Dersin Veriliş ŞekliYüz yüze
Dersi Sunan Akademik BirimElektronik & Haberleşme Mühendisliği Bölümü
Dersin KoordinatörüBurcu Erkmen
Dersi Veren(ler)Burcu Erkmen , Tülay Yıldırım, Nergis TURAL POLAT, Revna ACAR VURAL
Asistan(lar)ıÖzden Niyaz, Hatice Vildan Düdükçü
Dersin AmacıYapay sinir sistemlerinin analog ve sayısal donanım ile gerçekleştirilmesini öğretmek
Dersin İçeriğiYapay sinir sistemleri ve sinirsel hesaplama; yapay sinir sistemlerinin tasarımı, yazılımla gerçekleme / Analog ve sayısal yapay sinir ağı tasarım örnekleri, Donanımla gerçeklemedeki tasarım parametreleri ve kriterleri, Analog gerçekleme, analog tasarım blokları / Dijital gerçekleme, dijital tasarım blokları. Sinir Ağlarının hibrid tasarımı. Gömülü sistemler üzerinde yapay sinir ağlarının uygulanması. Kayan noktalı sayılar ile yapay sinir ağlarının FPGA üzerinde tasarımı.
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
  • Cauwenberghs, G. ve Bayoumi M. A., (1999), Learning on Silicon: Adaptive VLSI Neural Systems, Kluwer Academic Publishers, USA.
  • Fakhraie S. M. ve Smith K.C., (1997), VLSI-Compatible Implementations for Artificial Neural Networks, Kluwer Academic Publishers, USA.
  • Amos R. Omondi, Jagath C. Rajapakse "FPGA implementation of Neural Networks" Springer, 2006
  • Bazil Raj A.A., FPGA-Based Embedded System Developer's Guide, CRC Press, 2018
  • Haykin S. ,Neural Networks: A Comprehensive Foundation (2nd Edition), 1998
  • Ders Notları
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. Öğrencler yapay sinir ağları hakkındaki bilgi birikimini günceller
  2. Öğrenciler yapay sinir ağlarının literatürde varolan analog ve sayısal gerçeklemeleri hakkında bilgi birikimi kazanır.
  3. Öğrenciler yapay sinir ağının analog tasarımını sistematik biçimde öğrenir.
  4. Öğrenciler yapay sinir ağının sayısal tasarımını sistematik biçimde öğrenir.
  5. Öğrenciler yapay sinir ağının hibrit tasarımını sistematik biçimde öğrenir.

Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi

DÖÇ-1DÖÇ-2DÖÇ-3DÖÇ-4DÖÇ-5
PÇ-1-----
PÇ-2-----
PÇ-3-----
PÇ-4-----
PÇ-5-----
PÇ-6-----
PÇ-7-----
PÇ-8-----
PÇ-9-----
PÇ-10-----
PÇ-11-----
PÇ-12-----

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

HaftaKonularÖn Hazırlık
1Yapay sinir sistemleri ve sinirsel hesaplama hakkında bilgi güncelleme Ders Kitabı 5
2Yapay sinir sistemlerinin tasarımı, yazılımla gerçeklemeDers Kitabı5
3Analog ve digital yapay sinir ağı tasarım örnekleri,Ders Notları
4Donanımla gerçeklemede tasarım parametreleri ve kriterleriDers Kitabı 1
5Analog gerçekleme, analog tasarım blokları (Synapse Devreleri)Ders Kitabı 2
6Sayısal gerçekleme, Sayısal tasarım blokları (Synapse Devreleri)Ders Kitabı 2
7Hafızada Ağırlıkların Saklanması, Hibrid tasarımDers Kitabı 1
8Ara Sınav 1 / Uygulama veya Konu Tekrarı
9VHDL ile FPGA tasarımDers Kitabı
10Kayan noktalı sayılar ile FPGA üzerinde synapse tasarımıDers Kitabı 3
11FPGA üzerinde ağırlıkların saklanmasıDers Kitabı 3
12Yapay sinir ağlarının FPGA üzerinde tasarımıDers Kitabı 4
13Proje1 sunumu
14Proje2 sunumu
15Final

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ödev110
Sunum/Jüri115
Projeler120
Seminer/Workshop
Ara Sınavlar115
Final140
Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı
Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı
TOPLAM100

AKTS İşyükü Tablosu

EtkinliklerSayıSüresi (Saat)Toplam İşyükü
Ders Saati133
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışması134
Derse Özgü Staj
Ödev125
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Projeler130
Sunum / Seminer120
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)125
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)130
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok