duyuruElektroArge.com'a Hoşgeldiniz. Üye Olmak İçin Tıklayın. duyuru





houseForum ana sayfa   iletişimİletişim   bilgiSSS  
kırmızı yeşil mavi
ekleKayıt  anahtarGiriş
evForum ana sayfa goE-Kütüphane goDers Notları goElektronik Ders Notları
 

  • Reklam

Yapay Sinir Ağlarına Giriş - Ahmet Yesevi Uni

Elektronik İle İlgili Ders Notları Dökümantasyon Alanı.

Yapay Sinir Ağlarına Giriş - Ahmet Yesevi Uni

Mesajgönderen okanbilke » 18 Ara 2013 05:16

Kod: Tümünü seç
 Ders Hakkında
 Dersin Hedefi
 BÖLÜM - 1 Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi
 Bölüm Hedefi
  1.1  Yapay Zeka Teknolojisine Genel Bir Bakış
    1.1.1  Yapay Zeka Teknolojisinin Kullanım Alanları
    1.1.2  Yapay Zeka Teknolojileri
  1.2  Makine Öğrenmesi
    1.2.1  Öğrenme Türleri
  1.3  Öğrenme Paradigmaları
  1.4  Örneklerden Öğrenme
  1.5  Öğrenme Stratejileri
  1.6  Öğrenme Kuralları
    1.6.1  Öğrenme Kurallarından Bazıları
 Bölüm Özeti
 Sorular
 Kaynakça
 BÖLÜM - 2 Yapay Sinir Ağlarına Giriş
 Bölüm Hedefi
  2.1  Yapay Sinir Ağlarına Genel Bir Bakış
  2.2  Biyolojik Sinir Ağları
  2.3  Yapay ve Biyolojik Sinir Ağları Arası İlişki
  2.4  Yapay Sinir Ağı Tanımı ve Temel Görevi
  2.5  Ağın Eğitilmesi, Test Edilmesi ve Adaptif Öğrenme
  2.6  Yapay Sinir Ağlarının Kısa Bir Tarihçesi
    2.6.1  1970 Öncesi Çalışmalar
    2.6.2  1970 Sonrası Çalışmalar
  2.7  Yapay Sinir Ağlarının Genel Özellikleri
    2.7.1  Yapay Sinir Ağlarında Öğrenme
    2.7.2  Yapay Sinir Ağlarında Bilgi
    2.7.3  Yapay Sinir Ağlarının Çalışma Şekli
    2.7.4  Yapay Sinir Ağlarının Uygulama Alanları
  2.8  Yapay Sinir Ağlarının Önemli Dezavantajları
  2.9  Yapay Sinir Ağları ile Neler Yapılabilir?
    2.9.1  Yapay Sinir Ağlarının Başarılı Olduğu Uygulamalar
 Bölüm Özeti
 Sorular
 Kaynakça
 BÖLÜM - 3 Yapay Sinir Ağlarının Yapısı ve Temel Elemanları
 Bölüm Hedefi
    3.1.  Yapay Sinir Ağlarının Çalışması
    3.1.1  Basit Bir Biyolojik Sinir Hücresi Yapısı
    3.1.2  Yapay Sinir Hücresi (proses elemanı)
  3.2  Yapay Sinir Ağlarının Genel Yapısı
  3.3  Yapay Sinir Ağlarında Öğrenme
  3.4  Yapay Sinir Ağlarında Bilgi
  3.5  Yapay Sinir Ağı Modelleri ve En Çok Kullanılanlar
 Özet
 Sorular
 BÖLÜM - 4 İlk Yapay Sinir Ağları
 Bölüm Hedefi
  4.1  Tek Katmanlı Yapay Sinir Ağları (TKA)
    4.1.1  Tek Katmanlı Ağın Sınıf Ayracı
    4.1.2  Perseptron Modeli ve Yapısı
      4.1.2.1  Perseptron Öğrenme Kuralı
        4.1.2.1.1  Perseptron Öğrenme Kuralına Örnek
      4.1.2.2  Basit Algılayıcının Problemleri
    4.1.3  Adaline/Madaline Modeli
      4.1.3.1  Adaline Ünitesinin Öğrenme Kuralı
        4.1.3.1.1  Adaline Ünitesinin Öğrenme Kuralına Örnek
    4.1.4  Madaline
 Özet
 BÖLÜM - 5 Yapay Sinir Ağı Modeli (Öğretmenli Öğrenme) Çok Katmanlı Algılayıcı
 Bölüm Hedefi
  5.1  Çok Katmanlı Algılayıcı (ÇKA)
    5.1.1  ÇKA Modelinin Yapısı
    5.1.2  ÇKA Öğrenme Kuralı
      5.1.2.1  İleri Bilgi İşleme
      5.1.2.2  Geriye Doğru Hesaplama
        5.1.2.2.1  Ara Katman İle Çıktı Katmanı Arasındaki Ağırlıkların Değiştirilmesi
        5.1.2.2.2  Ara Katmanlar Arası Veya Ara Katman Girdi Katmanı Arasındaki Ağırlıkların Değiştirilmesi
    5.1.3  ÇKA Ağının Çalışma Prosedürü
    5.1.4  Ağın Eğitilmesi
      5.1.4.1  Karmaşık Hata Uzaylarında Eğitim
      5.1.4.2  Öğrenme Süresi Problemi
  5.2  XOR Probleminin Çözülmesi
 Özet
 Sorular
 BÖLÜM - 6 Yapay Sinir Ağı Modeli (Öğretmenli Öğrenme) Çok Katmanlı Algılayıcı - (devam)
 Bölüm Hedefi
  6.1  ÇKA Ağının Performansının Ölçülmesi
  6.2  ÇKA Ağının Öğrenmek Yerine Ezberlemesi
  6.3  Bir ÇKA Ağının Oluşturulmasında Dikkat Edilmesi Gereken Bazı Önemli Noktalar
    6.3.1  Örneklerin Seçilmesi
      6.3.1.1  Problem Uzayını Temsil Edecek Örneklerin Belirlenmesi
    6.3.2  Girdi ve Çıktıların Gösteriminin Belirlenmesi
    6.3.3  Girdi Değerlerinin Sayısal Gösterimi
      6.3.3.1  Yapay Sinir Ağları ile Resim Tanıma Problemi
      6.3.3.2  Araba Pistonlarında Sehim Problemi
      6.3.3.3  Amerikan Dolar Kurunun Yapay Sinir Ağları İle Tahmini
    6.3.4  Çıktıların Sayısal Gösterimi
    6.3.5  Başlangıç Değerlerinin Atanması
    6.3.6  Öğrenme ve Momentum Katsayılarının Belirlenmesi
    6.3.7  Örneklerin Ağa Sunulması Şekli
    6.3.8  Ağırlıkların Değiştirilme Zamanı
    6.3.9  Girdilerin Ölçeklendirilmesi
    6.3.10  Çıktıların Ölçeklendirilmesi
    6.3.11  Durdurma Kriterleri
    6.3.12  Ara Katman Sayısı ve Proses Elemanlarının Sayısının Belirlenmesi
  6.4  Ağların Büyütülmesi veya Budanması
  6.5  ÇKA Ağının Uygulama Alanları
 Bölüm Özeti
 Sorular
 Ödev
 Kaynakça
 BÖLÜM - 7 Çok Katmanlı Algılayıcı - Bir Örnek Uygulama (Endüstriyel Uygulama)
 Bölüm Hedefi
  7.1  Problemin Tanımlanması
  7.2  Öğrenme Setinin Oluşturulması
  7.3  Girdi ve Çıktı Değerlerinin Sayısal Gösterimi
  7.4  ÇKA Ağının Oluşturulması
  7.5  ÇKA Ağının Eğitilmesi
  7.6  Sonuçların Tartışılması
 Bölüm Özeti
 Ödev
 Kaynakça
 BÖLÜM - 8 Yapay Sinir Ağı Modeli (Destekleyici Öğrenme) - LVQ Modeli
 Bölüm Hedefi
  8.1  LVQ Ağının Özellikleri
  8.2  LVQ Ağının Yapısı
  8.3  LVQ Ağının Çalışma Prosedürü
  8.4  LVQ Ağının Öğrenme Kuralı
  8.5  LVQ Ağının Eğitilmesi
  8.6  LVQ2 Ağı
  8.7  Cezalandırma Mekanizmalı LVQ
  8.8  LVQ-X Modeli
  8.9  LVQ Uygulama Alanları
 Bölüm Özeti
 Sorular
 Ödev
 Kaynakça
 BÖLÜM - 9 LVQ - Bir Örnek Uygulama (Örüntü Tanıma)
 Bölüm Hedefi
  9.1  İstatistiki Kalite Kontrol Problemi
    9.1.1  Örnek Bir Kalite Kontrol Uygulaması
    9.1.2  Öğrenme setinin oluşturulması
    9.1.3  LVQ Ağının oluşturulması
    9.1.4  Farklı LVQ Ağlarının Eğitim Sonuçları
    9.1.5  Sonuçların tartışılması
 Özet
 BÖLÜM - 10 Yapay Sinir Ağı Modeli (Öğretmensiz Öğrenme) -Adaptif Rezonans Teori (Art) Ağları
 Bölüm Hedefi
  10.1  Hafıza kavramı
  10.2  ART Ağları
    10.2.1  ART Ağının Diğer Yapay Sinir Ağlarından Farkları
    10.2.2  ART Ağlarının Yapısı
    10.2.3  ART Ağlarının Çalışma Prensibi
  10.3  ART 1 Ağı
    10.3.1  ART 1 Ağının Eğitilmesi ve Öğrenmesi
  10.4  ART 2 Ağı
    10.4.1  ART 2 Ağının Yapısı
    10.4.2  ART 2 Ağının Çalışma Prensibi
    10.4.3  ART 2 Ağının Öğrenme Kuralı
 Bölüm Özeti
 Sorular
 Ödev
 Kaynakça
 BÖLÜM - 11 ART 1 Bir Örnek Uygulama - Grup Teknolojisine Dayalı İmalat Uygulaması
 Bölüm Hedefi
  11.1  Problemin Tanımlanması
  11.2  Problemin Modelinin Oluşturulması
  11.3  Ağın Eğitilmesi
    11.3.1  Birinci İterasyon
    11.3.2  İkinci İterasyon
    11.3.3  Üçüncü İterasyon
  11.4  Sonuçların Tartışılması
 Bölüm Özeti
 Ödev
 Kaynakça
 BÖLÜM - 12 Geri Dönüşümlü (recurrent) Ağlar: ELMAN Ağı
 Bölüm Hedefi
  12.1  Geri Dönüşümlü Ağlar
  12.2  Elman Ağı ve Yapısı
  12.3  ELMAN Ağının Çalışma Prensibi
  12.4  Elman Ağının Öğrenmesi
  12.5  Uygulama Alanları
 Bölüm Özeti
 Sorular
 Ödev
 Kaynakça
 BÖLÜM - 13 Yapay Sinir Ağlarının Uygulamaları
 Bölüm Hedefi
  13.1  Yapay Sinir Ağlarının Uygulama Alanlarına Genel Bir Bakış
    13.1.1  Endüstriyel Uygulamalar
    13.1.2  Finansal uygulamalar
    13.1.3  Askeri Uygulamalar
    13.1.4  Sağlık Uygulamaları
    13.1.5  Diğer Alanlar
  13.2  Herhangi Bir Uygulama İçin Ağ Seçimi
  13.3  Yapay Sinir Ağı Uygulamalarının Avantajları
  13.4  Yapay Sinir Ağı Uygulamalarının Dezevantajları
 Bölüm Özeti
 Ödev
 Kaynakça
 BÖLÜM - 14 Diğer Modeller ve Son Araştırmalar
 Bölüm Hedefi
  14.1  Diğer Yapay Sinir Ağları
    14.1.1  Hopfield Ağı
      14.1.1.1  Kesikli Hopfield Ağı
      14.1.1.2  Sürekli Hopfield Ağı
    14.1.2  Counterpropogation Ağı
      14.1.2.1  Kohonen ve Grosberg katmanlarının çalışması
      14.1.2.2  Kohonen ve Grosberg Katmanlarının Eğitilmesi
    14.1.3  Cognitron Ağı
      14.1.3.1  Uyarıcı ve Men Edici Proses Elemanları
      14.1.3.2  Cognitronun Eğitilmesi
      14.1.3.3  Neocognitron
    14.1.4  SOM
      14.1.4.1  SOM Ağının Eğitilmesi
  14.2  Karma ve Birleşik Ağlar
  14.3  Yapay Sinir Ağı Simulatörleri
  14.4  Yapay Sinir Ağları Bilgi Kaynakları
 Bölüm Özeti
 Ödev
 Kaynakça


İndirme Linkleri:
Mesaj içeriğini görmek için kayıt ve giriş gerektirir
okanbilke@gmail.com
Kullanıcı avatarı
okanbilke
Site Kurucusu
Site Kurucusu
 
Mesajlar: 721
Beğendiklerim: 0 mesaj
Beğenilenlerim: 0 mesaj
Kayıt: 15 Mar 2013 13:09
Konum: Ankara

Reklam

Dön Elektronik Ders Notları

Kimler çevrimiçi

Bu forumu gezen kullanıcılar: Hiç bir kayıtlı kullanıcı yok ve 1 misafir


  • Reklam