Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
| Öğrenme Kazanımları |
|
| 1 - Bilgi |
| Kuramsal - Olgusal |
| 2 - Beceriler |
| Bilişsel - Uygulamalı |
| 3 - Yetkinlikler |
| İletişim ve Sosyal Yetkinlik |
| Öğrenme Yetkinliği |
1) Öğrenciler, derin öğrenmenin temel prensiplerini ve yapay sinir ağlarının yapı taşlarını tanımlayabilirler.
|
| Alana Özgü Yetkinlik |
1) Öğrenciler, çeşitli derin öğrenme mimarilerini (CNN, RNN, GAN) kullanarak, veri setleri üzerinde model geliştirme ve eğitim süreçlerini uygulayabilirler.
|
2) Öğrenciler, derin öğrenme modellerinin performansını değerlendirmek için uygun metrikleri (doğruluk, kesinlik, F1 skoru) kullanabilir ve iyileştirme yöntemlerini uygulayabilirler.
|
3) Öğrenciler, derin öğrenmenin görüntü işleme, doğal dil işleme ve ses tanıma gibi farklı uygulama alanlarındaki kullanımını anlayarak, çok disiplinli bir perspektif geliştirebilirler.
|
4) Öğrenciler, TensorFlow, Keras ve PyTorch gibi popüler derin öğrenme kütüphanelerini kullanarak, gerçek dünya problemlerine çözümler geliştirme yeteneği kazanırlar.
|
| Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği |
|