Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
---|---|---|---|---|---|
Advan.Topıcs In Inf.Techn | ENM 603 | 0 | 3 + 0 | 3 | 6 |
Ön Koşul Dersleri | |
Önerilen Seçmeli Dersler | |
Dersin Dili | Türkçe |
Dersin Seviyesi | Doktora |
Dersin Türü | Seçmeli |
Dersin Koordinatörü | Dr.Öğr.Üyesi ALPER GÖKSU |
Dersi Verenler | |
Dersin Yardımcıları | Arş. Gör. Raşit CESUR, Arş. Gör. Merve ŞİŞCİ |
Dersin Kategorisi | Diğer |
Dersin Amacı |
Because of the rapid pace of technological innovation and the turn around time inherent in the curricular change process, it is impossible for an academic department to offer a conventional course in each new technology as it emerges. Yet, students completing their program will face a job market in which knowledge of these technologies is prized or even demanded. |
Dersin İçeriği | Applications and impacts of information systems, role of information technology, planning, building, and managing information systems |
# | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
---|---|---|---|
1 | Enabling New Forms of organization | ||
2 | Giving New Meaning to Everyday Things | ||
3 | Learning Difficulties of Foreseeing the Impact of Innovations | ||
4 | Thinking About Information Technology Performance | ||
5 | Learning the Progress of Technology | ||
6 | Learning the Business Processes of Planning, Building, and Managing Information Systems Management Principles | ||
7 | Learning Challenges of Planning, Building, and Managing Information Systems |
Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
---|---|---|
1 | Introduction to Deep Learning and Machine Learning | |
2 | Probability and Information Theory | |
3 | Game Theory and Decision Theory | |
4 | Clustering and Classification | |
5 | Deep Networks | |
6 | Regularization for Deep Learning | |
7 | Optimization for Training Deep Models | |
8 | Convolutional Networks | |
9 | Recurrent and Recursive Networks | |
10 | Computer Vision Applications | |
11 | Speech Recognition | |
12 | Natural Language Processing | |
13 | Linear Factor Models and Autoencoders | |
14 | Comparison of Fuzzy and Expert Systems with Deep Learning |
Kaynaklar | |
---|---|
Ders Notu | |
Ders Kaynakları |
Değerlendirme Sistemi | |
---|---|
Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
1. Ara Sınav | 45 |
1. Kısa Sınav | 10 |
1. Ödev | 45 |
Toplam | 100 |
1. Yıl İçinin Başarıya | 60 |
1. Final | 40 |
Toplam | 100 |
AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
---|---|---|---|
Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) | 16 | 4 | 64 |
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 16 | 2 | 32 |
Ara Sınav | 1 | 8 | 8 |
Kısa Sınav | 1 | 4 | 4 |
Ödev | 1 | 32 | 32 |
Final | 1 | 8 | 8 |
Final | 1 | 10 | 10 |
Final | 1 | 10 | 10 |
Final | 1 | 10 | 10 |
Toplam İş Yükü | 178 | ||
Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 7,12 | ||
Dersin AKTS Kredisi | 6 |