Home » Akademik Birimler » Elektrik - Elektronik Fakültesii » Elektronik & Haberleşme Mühendisliği Bölümü » Dersler » Yapay Sinir Sistemlerinin Tasarımı
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 Elektronik Doktora Programı
Seçmeli @ Elektr.&Hab. Müh. ABD Haberleşme Doktora 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)
Ders KategorisiUzmanlık/Alan Dersleri
Dersin Veriliş ŞekliYüz yüze
Dersi Sunan Akademik BirimElektronik & Haberleşme Mühendisliği Bölümü
Dersin KoordinatörüBurcu Erkmen
Dersi Veren(ler)Herman Sedef
Asistan(lar)ı
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 / Gerilim modlu ve akım modlu analog devreler, Dijital gerçekleme, dijital tasarım blokları, Gömülü sistemler üzerinde yapay sinir ağlarının gerçeklenmesi, VHDL ile FPGA tasarım, Yazılım- Donanım arayüzü tasarımı, 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
  • 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.

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

HaftaKonularÖn Hazırlık
1Yapay sinir sistemleri ve sinirsel hesaplama hakkında bilgi güncelleme Ders Kitabı
2Yapay sinir sistemlerinin tasarımı, yazılımla gerçeklemeDers Kitabı
3Analog ve digital yapay sinir ağı tasarım örnekleri,Ders Kitabı
4Donanımla gerçeklemede tasarım parametreleri ve kriterleri,Ders Kitabı
5Analog gerçekleme, analog tasarım bloklarıDers Kitabı
6Gerilim modlu ve akım modlu analog devrelerDers Kitabı
7Dijital gerçekleme, dijital tasarım bloklarıDers Kitabı
8Gömülü sistemler üzerinde yapay sinir ağlarının gerçeklenmesiDers Kitabı
9VHDL ile FPGA tasarımDers Kitabı
10FPGA (Field Programmable Gate Array) sentezleme ve yerleştirme işlemleri Ders Kitabı
11Yazılım-donanım arayüzü tasarımı Ders Kitabı
12Kayan noktalı sayılar ile yapay sinir ağlarının FPGA üzerinde tasarımı,Ders Kitabı
13Proje1 sunumu
14Proje2 sunumu
15Proje3 sunumu
16Final Sınavı

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ödev235
Sunum/Jüri
Projeler125
Seminer/Workshop
Ara Sınavlar
Final140
Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı
Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı
TOPLAM100

AKTS İşyükü Tablosu

EtkinliklerSayıSüresi (Saat)Toplam İşyükü
Ders Saati153
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışması155
Derse Özgü Staj
Ödev232
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Projeler140
Sunum / Seminer
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)13
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok