DERECE PROGRAMLARI  Ön Lisans Derecesi  Lisans Derecesi  Yüksek Lisans Derecesi

Ders Bilgileri Dersin Adı : Artificial Neural Networks in Electronic Circuit Design Dersin Kodu : EE-655 Dersin Türü : Seçmeli Dersin Aşaması : İkinci Aşama (Yüksek Lisans) Dersin Yılı : 1 Dersin Dönemi : Güz (16 Hafta) Dersin AKTS Kredisi : 6 Eğitici(ler)nin Adı : Dr.Öğr. ÜyesiDr. MUTLU AVCI Dersin Öğrenme Kazanımları : Yapay sinir ağlarını elektronik devre tasarımında kullanmayı kavrama Yapay sinir ağlarının donanım gerçeklemelerini kavrama Yapay sinir ağlarının uygulanabileceği problem tiplerini analiz etme Çok katmanlı algılayıcı tipi yapay sinir ağlarını uygulayabilme yeteneği kazanma Dersin Veriliş Şekli : Örgün (Yüz Yüze) Dersin Önkoşulları : Yok Ders Hakkında Önerilen Diğer Hususlar : Yok Dersin Amacı : Yapay sinir ağlarının, elektronik düzeneklerin modellenmesinde ve elektronik devrelerinin gerçeklenmesinde karşılaşılan optimizasyon problemlerinin çözümünde kullanılması ve yapay sinir ağlarını gerçeklemeye yönelik devre yapılarının tanıtılmasıdır. Dersin İçeriği : Elektronik devre ve düzeneklerinin bilgisayar destekli tasarım ve modellenmesinde yapay sinir ağlarının yeri, bu amaç için kullanılabilecek yapay sinir ağlarının tanıtımı, RF/mikrodalga devrelerinin tasarımında yapay sinir ağları, tüm devre tasarımında optimizasyon tekniklerinin yapay sinir ağları ile uygulanması. Yapay sinir ağlarının fiziksel gerçeklenmesi. Dersin Dili : İngilizce Dersin Yeri : Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü Lisans üstü eğitim dersliği   Ders Planı Hafta Konu Öğrencinin Ön Hazırlığı Öğrenme Aktiviteleri ve Öğretme Yöntemleri 1 Yapay sinir ağlarına giriş Kitabın ilgili bölümünün okunması Ders anlatımı 2 Çok katmanlı algılayıcı YSA Kitabın ilgili bölümünün okunması Ders anlatımı 3 MOS transistor modelleme Kitabın ilgili bölümünün okunması Ders anlatımı 4 Çok katmanlı algılayıcı YSA ile MOS transistor modelleme Kitabın ilgili bölümünün okunması Ders anlatımı 5 Radyal tabanlı YSA Kitabın ilgili bölümünün okunması Ders anlatımı 6 Radyal tabanlı YSA ile MOS transistor modelleme Kitabın ilgili bölümünün okunması Ders anlatımı 7 Çok katmanlı algılayıcı YSA ile sayısal ve analog tümleşik devre bloklarının tasarlanması Kitabın ilgili bölümünün okunması Ders anlatımı 8 Ara sınav 9 Radyal tabanlı YSA ile sayısal ve analog tümleşik devre bloklarının tasarlanması Kitabın ilgili bölümünün okunması Ders anlatımı 10 Yüksek frekans MOS transistor modelleri Kitabın ilgili bölümünün okunması Ders anlatımı 11 RF devreleri ve benzetimleri Kitabın ilgili bölümünün okunması Ders anlatımı 12 Çok katmanlı algılayıcı YSA ile RF tümleşik devrelerinin tasarlanması Kitabın ilgili bölümünün okunması Ders anlatımı 13 Radyal tabanlı YSA ile RF tümleşik devrelerinin tasarlanması Kitabın ilgili bölümünün okunması Ders anlatımı 14 Genel regresyon YSA ile RF tümleşik devrelerinin tasarımı Kitabın ilgili bölümünün okunması Ders anlatımı 15 YSA donanım gerçeklemeleri 1 Kitabın ilgili bölümünün okunması Ders anlatımı 16/17 YSA donanım gerçeklemeleri 2 Kitabın ilgili bölümünün okunması Ders anlatımı   Önerilen Kaynak ve Okumalar Kaynak Türü Kaynak Adı Ders Notu ve Kitaplar  Q. J. Zhang, K. C. Gupta, Neural Networks for RF and Microwave Design, Artech House, 2000.  S. Haykin, Neural Networks- A Comprehensive Foundation, Prentice Hall, 1999.  O. Nelles, Nonlinear System Identification, Springer, 2001 Diğer Kaynaklar   Değerlendirme (Sınav) Yöntemleri ve Kriterleri Yarıyıl/Yıl İçi Değerlendirmeleri Sayısı Katkı Yüzdesi     Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) 1 80     Ödev/Proje/Diğer 1 20 Toplam 100 Yarıyıl/Yıl İçi Değerlendirmelerinin Başarıya Katkısı 40   Yarıyıl/Yıl Sonu Değerlendirmesi 100 Yarıyıl/Yıl Sonu Değerlendirmesinin Başarıya Katkısı 60 Toplam 100   Dersin Temel Öğrenme Kazanımlarına Katkısı No Temel Öğrenme Kazanımı Katkısı* 1 Uygun bir dil ve tarz ile insanlarla iletişim kurabilme 1 2 Elektrik-elektronik mühendisliğinin temellerini oluşturan dalların en az birinde, bilgi düzeyini lisans düzeyinin ötesine çıkararak uzmanlaşabilme. 5 3 Uzmanlaştığı alanın içerdiği tüm konuların birlikte oluşturduğu bütünlüğü kavrayabilme. 4 4 Uzmanlaştığı alandaki mevcut bilimsel literatüre hakim olabilme ve takip edebilme 5 5 Alanının, ilişkili olduğu diğer dallarla olan disiplinlerarası etkileşimini kavrayabilme 4 6 Kuramsal veya deneysel çalışma yapma becerisine sahip olabilme 2 7 Araştırma sonucunda edinilen bilgileri derleyerek bütünlüklü bir bilimsel metin oluşturabilme 3 8 Tez konusu üzerinde, danışmanının belirlediği çerçeve içinde, konunun gerektirdiği mantıksal bütünlüğe uygun olarak, programlı bir şekilde çalışabilme. 4 9 Bilimsel veri tabanlarında literatür araştırması yapabilme; özelde, veri tabanlarını uygun ve doğru şekilde tarama ve listelenen unsurları değerlendirme, kategorize edebilme. 5 10 Uzmanlık alanında İngilizce olarak yazılmış bir bilimsel metni rahatlıkla okuyup anlayacak düzeyde İngilizce bilme 3 11 Uzmanlıştığı konudaki bilgileri, bir sunum formatında derleyip, anlaşılır ve etkin bir şekilde sunabilme. 1 12 Bildiği bir programlama dilinde genelde belirli bir amaca yönelik, özelde uzmanlık alanı ile ilgili olan bir bilgisayar programı yazabilme 5 13 Mevcut araştırma deneyimine dayanarak yeni konularda da araştırma yapabilme 4 14 Alanı ile ilgili sorunların çözümlenmesini gerektiren ortamlarda yol gösterici olabilme, insiyatif alabilme 3 15 Uzmanlık alanı ile ilgili konularda proje, politika, süreç üretebilme ve bu öğeleri değerlendirme 4 * Katkı düzeyleri 0 (yok) ve 5 (en yüksek) arasında ifade edilmiştir.   Öğrenci İş Yükü - AKTS Çalışmalar Sayısı Süresi (Saat) Toplam İş Yükü (Saat) Ders ile İlgili Çalışmalar     Ders (Sınav haftaları dahil değildir) 15 3 45     Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) 14 4 56 Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar     Ödev, Proje, Diğer 1 12 12     Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) 1 13 13     Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı 1 20 20 Toplam İş Yükü: 146 Toplam İş Yükü / 25 (s): 5.84 Dersin AKTS Kredisi: 6