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
NİĞDE TEKNİK BİLİMLER MESLEK YÜKSEKOKULU / ROBOTİK VE YAPAY ZEKA / RYZ1010 - DERİN ÖĞRENME
DERS HAKKINDA GENEL BİLGİLER
>
Dersin Kodu
Dersin Yarıyılı/Yılı
Dersin Türü
Dersin Seviyesi
Dersin Öğretim Dili
Dersin Adı
Teori
Uygulama
AKTS
Dersin İngilizce Adı
Dersin Öğretim Elemanı
E Mail
Dersin Yardımcı Öğretim Elemanı
E Mail
Dersin Amacı
Öğrenciler derin öğrenme tekniklerini kullanarak yapay sinir ağları temelli modeller geliştirebilmeli.
Dersin Kısa İçeriği
Yapay sinir ağlarının temelleri, ileri düzey derin öğrenme modelleri (CNN, RNN, LSTM), aktivasyon ve kayıp fonksiyonları, model eğitimi ve değerlendirilmesi, transfer öğrenme, doğal dil işleme, görüntü ve ses sınıflandırma uygulamaları ile etik konuları kapsar.
Önkoşullar
DERSİN HEDEFLERİ
DERSİN HEDEFLERİ
1
Yapay sinir ağlarının temel prensiplerini öğrenebilmek.
2
Evrişimli ve özyinelemeli sinir ağlarını anlayabilmek.
3
Derin öğrenme modellerini eğitmek ve değerlendirebilmek.
4
Görüntü, metin ve ses verilerini derin öğrenme teknikleriyle analiz edebilmek
5
Derin öğrenme modellerinin performansını artırabilmek.
Loading…
DERSİN KATEGORİSİ
DERSİN KATEGORİSİ
DERSİN YÜZDESİ