1 - NE İŞE YARAR :
YSA eğitimi ile çalışma alanına bakılmaksızın her türlü işletmenin pazarlama ve reklam, strateji geliştirme ve bilgi işlem departmanlarında karar verici/yönetici pozisyonundakiler için, ilgili birimlerin amaç ve hedefleri doğrultusunda eldeki verileri kullanarak geleceğe yönelik istatistiksel kestirimler/tahminler yapmaya olanak sunar. Bununla birlikte sosyal bilimler, fen bilimleri, sağlık bilimleri ve eğitim bilimleri alanındaki araştırma ve projelerde klasik istatistiksel yöntemlere güçlü bir alternatif olarak eldeki verilerin daha kapsamlı bir analizine olanak sağlar. Ayrıca bu alanlardaki yeni araştırmacıların kendi çalışmalarında kullanabilmeleri için onlara geleceğin en önemli istatistiksel metotlarından biri olarak gösterilen YSA’nın kullanıldığı özgün çalışmalar yapmalarına olanak sağlar.
2 -ÖĞRENME ÇIKTILARI:
Bu kursun sonunda tüm katılımcılar;
- MATLAB programını açma/kapama,
- MATLAB arayüzünün kullanımı,
- MATLAB programına veri girişi,
- MATLAB programında verileri düzenleme,
- MATLAB-Neural Network Toolbox açma/kapama
- MATLAB-Neural Network Toolbox arayüzünün kullanımı,
- MATLAB-Neural Network Toolbox veri tanımlaması,
- MATLAB-Neural Network Toolbox ağ değişkenlerinin tanımlanması,
- MATLAB-Neural Network Toolbox ağ mimarisinin oluşturulması,
- MATLAB-Neural Network Toolbox yeni veri simülasyonu,
- MATLAB-Neural Network Toolbox regresyon grafiklerinin çıkartılması,
- MATLAB-Neural Network Toolbox ağın öğrenme performans grafiğinin çıkartılması,
- MATLAB-Neural Network Toolbox ağın yeni durumlara entegre edilmesi için kaydedilmesi,
- MATLAB-Neural Network Toolbox istatistikte kullanılacak tüm verilerin, grafiklerin ve mimarinin çalışma alanına kaydedilmesi,
- Elde edilen grafiklerin yorumlanması,
- Elde edilen ağ değerlerinin yorumlanması,
- Yeni veri seti ile tahmin istatistiğinin yorumlanması,
- Elde edilen yeni değerlerin grafiksel gösterimi,
- Gerçek veri seti ile tahmin edilen veri setinin karşılaştırmalı grafiğinin sunulması,
- Tüm grafiklerin düzenlenmesi ve istenilen formatta dışarıya aktarılması,
- Kendi alanları içerisindeki problem durumlarına öğrenilen istatistiğin uyarlanması,
- Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkilerin açıklanması konularında yetkinlik sahibi olacaklardır.
- Tüm sürecin bilimsel olarak APA 6 yazım kuralları çerçevesinde raporlanması
3-MODÜL:
Modül Adı
|
Alt Başlıklar
|
Süre
|
Yapay Sinir Ağlarının Temel Bileşenleri
|
YSA’nın tarihçesi, kullanım alanları, yapısı, temel bileşenleri, katmanlar, fonksiyonlar, ağırlıklar, öğrenme algoritmaları, besleme yönü, ağ yapıları
|
1 Saat
|
MATLAB ve Neural Network Toolbox
|
Açma-kapama, çalıştırma, arayüz, temel özellikleri, yetenekleri, temel komutlar, veri tanımlama, veri düzenleme, veri atama, ağ oluşumu için temel hazırlık
|
3 Saat
|
Ağ Mimarisi ve Oluşumu
|
Katman seçimi, nöron seçimi, algoritma seçimi, ağ oluşturma, ağı test etme, ağı düzenleyerek tekrar test etme, parametrelerin ayarlanması, regresyon grafiklerinin yorumlanması, ağ sonuçlarının yorumlanması, ağ mimarisinin modellenmesi, sonuçların kaydedilmesi
|
4 Saat
|
Örnek Araştırma
|
Örnek bir problem durumu üzerinden (isteyen katılımcıların kendi getirdikleri veri setleriyle, veri setine sahip olmayanlara ise kurs tarafından sağlanan veri setiyle) verinin hazırlanmasından analizlerin tamamlanmasına kadar olan tüm süreçlerin yapılması, yorumlanması ve kaydedilmesi.
|
4 Saat
|
Sonuçların Sunumu
|
Elde edilen tüm bulguların yorumlanması ve APA 6 standartlarında sunumu (SSCI tarafından taranan dergilerdeki örnekler üzerinden ve eldeki analizlerin yapılandırılmasıyla)
|
2 Saat
|
Soru Cevap – Tekrar – Özet
|
Katılımcıların bireysel soruları, anlaşılmayan yerlerin tekrar edilmesi, tüm süreçlerin kısa bir özeti ve son.
|
2 Saat
|
Araştırma Desteği
|
İsteyen katılımcılara halihazırda yapıyor oldukları araştırmalardaki yapay sinir ağı ile tahmin ve modelleme istatistiklerinde bireysel yardım ve danışmanlık.
|
BONUS
|
Detaylar için tıklayın
İLERİ TARİHLİ EĞİTİM VE SORULARINIZ İÇİN İLETİŞİM
VİZETEK
Tel: (0312) 482 00 11
