PAÜ .:. Eğitim Öğretim Bilgi Sistemi

Yazdır

DERS BİLGİLERİ

Ders Kod	Ders Ad	T+U Saat	Yarıyıl	AKTS
BMM 677	MEDİKAL VERİLERDE DERİN ÖĞRENME UYGULAMALARI	3 + 0	2. Yarıyıl	7,5

DERS TANIMI

Ders Düzeyi	Doktora
Ders Türü	Seçmeli
Dersin Amacı	Bu dersin amacı, bir yapay zeka yöntemi olan derin öğrenmenin temel kavramlarını ve model mimarilerini öğrenmek, MATLAB ve Python programları ile medikal verilerde uygulamalar gerçekleştirmektedir.
Ders İçeriği	Temel kavramlar, Makine Öğrenmesine Giriş, Yapay Sinir Ağları, Derin öğrenme kavramları, Hiperparametreler, Optimizasyon ve Regularizasyon, Evrişimli Sinir Ağları, Derin öğrenme mimarileri, Medikal verilerde sınıflandırma ve tahmin, Medikal verilerde derin öğrenme kullanımı, Matlab ve Python derin öğrenme kütüphaneleri, Matlab ve Python derin öğrenme kütüphaneleri kullanarak medikal veri sınıflandırma, tahmin ve obje tanıma
Ders Ön Koşul	Dersin ön koşulu yok.
Ders Yan Koşul	Dersin yan koşulu yok.
Öğretim Sistemi	Yüz Yüze

DERS ÖĞRENME KAZANIMLARI

1	Derin öğrenme temel kavramlarını öğrenmek
2	Derin öğrenmenin temel model mimarilerini tanımlayabilmek
3	Medikal verilerde derin öğrenme yöntemlerini kullanabilmek
4	MATLAB ve Python dillerinde derin öğrenme kütüphanelerini kullanarak medikal veri analizi yapabilen yazılım geliştirebilmek.

DERS ÖĞRENME KAZANIMININ PROGRAM YETERLİLİKLERİNE KATKISI

Derslerin program öğrenme kazanımına katkısı girilmemiş.

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

Etkinlik	Sayısı	Süresi (Saat)	Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi(14 hafta/teorik+uygulama)	14	3	42
Arasınavlar(hazırlık süresi dahil)	1	56	56
Yarıyıl Sonu Sınavı(hazırlık süresi dahil)	1	56	56
Özel Çalışma Modülü (Öğrenci)	1	41	41
Toplam İş Yükü Dersin AKTS Kredisi			195 7,5

DERS ŞUBELERİ

Dönem seçiniz :

Seçili dönemde ders açılmamıştır.

Yazdır

T+U : Teorik + Pratik
PY: Program Yeterlilikleri
ÖK: Ders Öğrenme Kazanımları

Aday Öğrenci