|
Kitap Hakkında
Bilgisayarlar ve bilgisayar sistemleri insan yaşamının vazgeçilmez bir
parçası haline gelmiştir. Cep telefonlarından mutfaklardaki
buzdolaplarına kadar birçok alet/eşya bilgisayar sistemiyle çalışmaktadır.
İş dünyasından kamu işlerine, çevre ve sağlık organizasyonlarından askeri
sistemlere kadar hemen hemen her alanda bilgisayarlardan yararlanmak olağan
olmuştur. 1990’lı yıllardan beri bilgisayarların öğrenmesini sağlayan Yapay
Sinir Ağları teknolojisinde oldukça hızlı bir gelişme görüldü. Bu
teknoloji, kısa zamanda araştırmacıların dikkatlerini üzerine çeken bir
bilim dalı olmayı başardı ve çalışmalar laboratuarlardan çıkarak günlük
yaşamın bir parçası haline gelmeye başladı. Yapay sinir ağları,
insan beyninin en önemli özelliği olan öğrenme yolu
ile yeni bilgiler türetebilme, yeni bilgiler oluşturabilme ve keşfedebilme
gibi yetenekleri herhangi bir yardım almadan kendiliğinden gerçekleştirmek
amacı ile geliştirilen bilgisayar sistemler olduklarından, hem yeni
gelişmelere neden oluyor hem de nasıl çalıştığı bilinmeyen insan beyni
hakkında yapılan araştırmalara da önemli katkılar sağlıyor...
Kısa zamanda çok sayıda yapay sinir ağı modeli geliştirilmiş ve sayısız
uygulama ortaya çıkmıştır. Gelişmeler bu sistemlerin gelecekte daha fazla
insan hayatına gireceğini göstermektedir. Bu çalışmalar aslında insan
beyninin nasıl çalıştığı ve öğrenme olayını nasıl gerçekleştirdiğini merak
etme sonucunda ortaya çıkmıştır. İnsan beyninin nasıl çalıştığı günümüzde de
henüz bilinmemektedir. Fakat yapılan çalışmalar ile bilgisayarların
öğrenebildikleri ve başarılı sonuçlar ürettikleri görülmektedir. Özellikle
çok sayıda bilginin değerlendirilmesini gerektiren olaylarda bu sistemler
etkin olarak kullanılmaktadır. Endüstriyel hayattan finansal hayata, tıp
biliminden askeri sistemlere kadar bir çok alanda uygulamalar görülmektedir.
Bu uygulamalarda elde edilen başarılar hem yapay sinir ağlarının önemini
artırmakta hem de bu sistemlere olan ilgiyi artırmaktadır. Bu eser, her
geçen gün bu kadar önemli olmasına rağmen Yapay Sinir Ağlarını ele alan
Türkçe kitapların eksikliğini bir nebze de olsa gidermek amacıyla
hazırlanmıştır.
Kitap içerisinde hem yapay sinir ağlarının felsefesi anlatılmış hem de
bu teknolojinin teknik ayrıntıları verilmiştir. Yapay sinir ağlarında, genel
olarak, ağa ne öğrenmesi gerektiğini söyleyen bir öğretmenin olup olmamasına
göre değişen öğrenme stratejileri vardır. Kitabın içerisinde bu
stratejilerin herbiri ile ilgili olarak bir yapay sinir ağının nasıl
oluşturulabileceği, nasıl eğitileceği, nasıl sınanacağı anlatılmıştır. Bu
konuda dikkat edilmesi gereken konular açıklanmıştır. Bunun yanı sıra
günümüzde en çok kullanılan ve özellikle endüstriyel ve sosyal hayatta
kendisini göstermiş olan yapay sinir ağları da kısa kısa tanıtılmış ve
özellikleri belirtilmiştir. Yapay sinir ağlarının uygulamaları genel olarak
gözden geçirilmiş ve donanım olarak piyasa da ticari olarak geliştirilmiş
sistemlerden örnekler verilerek bu teknolojinin sadece bir yazılım
teknolojisi olmadığı aynı zamanda özel donanımlarında geliştirildiğine
dikkatler çekilmiştir.
Bu eser okununca yalnızca kitapta anlatılan ağlar öğrenilmeyecek aynı
zamanda diğer ağlarla ilgili bilgilerin bulunabileceği kaynaklara da
ulaşacaktır...
ÖNSÖZ
Çağdaş
dünyada bilgisayarlar ve bilgisayar sistemleri insan hayatının vazgeçilmez
bir parçası haline gelmiştir. Elimizdeki cep telefonlarından, mutfaklardaki
buzdolaplarına kadar birçok alet bilgisayar sistemi ile çalışmaktadır. İş
dünyasından kamu işlerine, çevre ve sağlık organizasyonlarından askeri
sistemlere kadar hemen hemen her alanda bilgisayarlardan faydalanmak olağan
hale gelmiştir. Bunun aksini düşünmek bile teknolojinin nimetlerini hiçe
saymak olarak görülmektedir. Teknolojinin gelişmesi izlendiğinde önceleri
sadece elektronik veri transferi yapmak ve karmaşık hesaplamaları
gerçekleştirmek üzere geliştirilen bilgisayarların zaman içerisinde büyük
miktarlardaki verileri filtreleyerek özetleyebilen ve mevcut bilgileri
kullanarak olaylar hakkında yorumlar yapabilen nitelikler kazandığı
görülmektedir.
Bu
çalışmaların temeline bakıldığında aslında bilgisayarlar, yüzyıllar boyunca
insan beyninin nasıl çalıştığının merak edilmesi sonucunda ortaya çıkan
ilkel hesap makinelerinin gelişmiş şekilleridir. Teknoloji geliştikçe
insanlar bilgisayarların işlemleri hızlı yapmak gibi bazı özellikleri bu
temel düşüncenin üstünü örtmüş ve insanlar teknolojinin geliştirilmesini
teknolojiden elde edecekleri faydaya bağlamışlardır. Bazı araştırmacılar ise
ısrarla çalışmalarını insanın davranışlarının modellenmesi yolunda devam
ettirmişler ve yapay zeka bilimi başta olmak üzere oldukça önemli
gelişmeleri ortaya çıkartmışlardır.
1980’li
yılların başlarına gelindiğinde aslında bilgisayar teknolojisinin günümüz
ile kıyaslanamaz bir durumda olduğunu görüyoruz. O zamanlarda, insan
beyninin bir benzeri yapılabilir mi? İnsan gibi davranabilen bir robot
oluşturulabilir mi? Bilgisayarlar düşünebilirler mi? Olayları öğrenebilirler
mi? vb. gibi soruların cevapları henüz bulunmamıştı. Aslında bu tür sorular
yıllardır sürekli sorulmaktaydı. Sorulmaya da devam edilmiş ve sonuç olarak
günümüzde bu soruların bazıları kısmen de olsa cevaplandırılmıştır. Hepsinin
cevabı bulunamamıştır ama artık bilgisayarlar öğrenebilmektedir.
Diğer bir
deyişle artık bilgisayarlar hem olaylar ile ilgili bilgileri
toplayabilmekte, olaylar hakkında kararlar verebilmekte hem de olaylar
arasındaki ilişkileri öğrenebilmektedir. Matematiksel olarak formulasyonu
kurulamayan ve çözülmesi mümkün olmayan problemler bile sezgisel yöntemler
yolu ile bilgisayarlar tarafından çözülebilmektedir. Bilgisayarları bu
özellikler ile donatan ve bu yeteneklerinin gelişmesini sağlayan çalışmalar
“yapay zeka” çalışmaları olarak bilinmektedir. İlk defa 1950’li yıllarda
ortaya atılan yapay zeka terimi zaman içinde oldukça yoğun ilgi görmüş ve
40-50 yıllık bir zaman diliminde hayatın vazgeçilmez parçası olan
sistemlerin doğmasına neden olmuştur. Yapay sinir ağları yapay zeka
çalışmalarının da ivmesini artırmıştır. Bu teknoloji özellikle makine
öğrenmesini sağlayan ve önemli gelişmelerin habercisi bir teknoloji olarak
görülmüştür. Aslında sanayi toplumun bitip bilgi toplumunun
başlamasına neden olan unsurlardan biriside yapay sinir ağları olmuştur.
Yapay sinir
ağları, olayların örneklerine bakmakta onlardan ilgili olaya hakkında
genellemeler yapmakta, bilgiler toplamakta ve daha sonra hiç görmediği
örnekler ile karışılışınca öğrendiği bilgileri kullanarak o örnekler
hakkında karar verebilmektedir. Bundan 15-20 sene önce böyle bir şeyin
olacağını düşünmek bile mümkün değildi. O zaman bilgisayarlar öğrenebilecek
denilse idi bu hayal ürünü olarak görülürdü. Fakat zaman içinde gelişmeler
bunun bir hayal değil gerçek olabileceğini gösterdi. Gelecekte de bugün için
hayal olarak görebileceğim bir çok yenilikler ortaya çıkacaktır.
1990’lı
yıllardan beri bilgisayarların öğrenmesini sağlayan Yapay Sinir Ağları
teknolojisinde oldukça hızlı bir gelişme görüldü. Bu teknoloji, kısa zamanda
araştırmacıların dikkatlerini üzerine çeken bir bilim dalı olmayı başardı ve
çalışmalar laboratuarlardan çıkarak günlük hayatın bir parçası haline
gelmeye başladı. Yapay sinir ağları, insan beyninin özelliklerinden olan
öğrenme yolu ile yeni bilgiler türetebilme, yeni bilgiler oluşturabilme ve
keşfedebilme gibi yetenekleri herhangi bir yardım almadan otomatik olarak
gerçekleştirmek amacı ile geliştirilen bilgisayar sistemler olduklarından
hem yeni gelişmelere neden oluyor hem de nasıl çalıştığı bilinmeyen insan
beyni hakkında yapılan araştırmalara da önemli katkılar sağlıyordu. Kısa bir
zaman içinde,
Çok sayıda
yapay sinir ağı modeli geliştirilmiş ve sayısız uygulama ortaya çıkmıştır.
Gelişmeler bu sistemlerin gelecekte daha fazla insan hayatına gireceğini
göstermektedir. Bu çalışmalar aslında insan beyninin nasıl çalıştığı ve
öğrenme olayını nasıl gerçekleştirdiğini merak etme sonucunda ortaya
çıkmıştır. İnsan beyninin nasıl çalıştığı günümüzde de henüz
bilinmemektedir. Fakat yapılan çalışmalar ile bilgisayarların
öğrenebildikleri ve başarılı sonuçlar ürettikleri görülmektedir. Özellikle
çok sayıda bilginin değerlendirilmesini gerektiren olaylarda bu sistemler
etkin olarak kullanılmaktadır. Endüstriyel hayattan finansal hayata, tıp
biliminden askeri sistemlere kadar bir çok alanda uygulamalar görülmektedir.
Bu uygulamalarda elde edilen başarılar hem yapay sinir ağlarının önemini
artırmakta hem de bu sistemlere olan ilgiyi artırmaktadır. Her geçen gün bu
kadar önemli olmasına rağmen Yapay sinir ağlarını detaylı olarak anlatan
Türkçe yazılmış bir eser olmadığı görülmüş ve bu amaçlar bu kitap
yazılmıştır. Kitap içerisinde hem yapay sinir ağlarının felsefesi
anlatılmış hem de bu teknolojinin teknik detayları verilmiştir. Yapay sinir
ağlarında genel olarak ağa ne öğrenmesi gerektiğini söyleyen bir öğretmenin
olup olmamasına göre değişen öğrenme stratejileri vardır. Kitabın içerisinde
bu stratejilerin her birisi ile ilgili olarak bir yapay sinir ağının nasıl
oluşturulabileceği, nasıl eğitileceği, nasıl test edileceği anlatılmıştır.
Bu konuda okuyucunun dikkat etmesi gereken konularda açıklanmıştır. Bunun
yanı sıra günümüzde en çok kullanılan ve özellikle endüstriyel ve sosyal
hayatta kendisini göstermiş olan yapay sinir ağları da kısa kısa tanıtılmış
ve özellikleri belirtilmiştir. Yapay sinir ağlarının uygulamaları genel
olarak gözden geçirilmiş ve donanım olarak piyasa da ticari olarak
geliştirilmiş sistemlerden örnekler verilerek bu teknolojinin sadece bir
yazılım teknolojisi olmadığı aynı zamanda özel donanımlarında
geliştirildiğine dikkatler çekilmiştir. Okuyucu bu kitabı okuyunca sadece
kitapta anlatılan ağları öğrenmeyecek aynı zamanda diğer ağlar ile ilgili
bilgileri bulabileceği kaynaklara da ulaşacaktır.
Kitabın amacı
yapay sinir ağlarını tanıtmak olduğundan bazı konularda okuyucuya her türlü
bilgiyi vermek mümkün olmamış fakat okuyucunun bilgilere ulaşacağı
referanslar verilmiştir. Kitabın okuyuculara yardımcı olmasını umarım. -
Prof. Dr. Ercan Öztemel
İÇİNDEKİLER
ÖNSÖZ
Bölüm 1.
YAPAY
ZEKA VE MAKİNE ÖĞRENMESİNE GENEL BAKIŞ
1.1. Yapay Zeka
Teknolojisine Genel Bir Bakış
1.2. Yapay Zeka
Teknolojileri
1.3. Makine Öğrenmesi
ve Öğrenme Türleri
1.4.
Öğrenme Paradigmaları
1.5. Örneklerden
Öğrenme
1.6. Öğrenme
Stratejileri
1.6.1. Öğretmenli
(Supervised) Öğrenme
1.6.2. Destekleyici
(Reinforcement) Öğrenme
1.6.3. Öğretmensiz
(Unsupervised) Öğrenme
1.6.4. Karma
Stratejiler
1.7. Öğrenme Kuralları
1.7.1.
On-line Öğrenme Kuralları
1.7.2. Off-line
Öğrenme Kuralları
1.7.3. Öğrenme
Kurallarından Bazıları
1.8.
Özet
1.9. Kaynakça
Bölüm 2.
YAPAY SİNİR
AĞLARINA GİRİŞ
2.1. Yapay Sinir
Ağlarına Genel Bir Bakış
2.2. Yapay Sinir Ağı
Tanımı ve En Temel Görevi
2.3. Yapay Sinir Ağlarının Genel Özellikleri
2.4.Yapay Sinir
Ağlarının Önemli Dezavantajları
2.5.Yapay Sinir Ağları
İle Neler Yapılabilir?
2.6. Yapay Sinir
Ağlarının Kısa Bir Tarihçesi
2.6.1. 1970 Öncesi
Çalışmalar
2.6.2. 1970 Sonrası
Çalışmalar
2.7. Özet
2.8.
Kaynakça
Bölüm
3.
YAPAY SİNİR
AĞLARININ YAPISI VE TEMEL ELEMANLARI
3.1. Biyolojik Sinir Hücreleri
3.2.
Yapay Sinir Hücresi (Proses Elemanı)
3.3. Yapay Sinir Hücresinin Çalışma Prensibi
3.4. Yapay Sinir Ağının Yapısı
3.5. Yapay Sinir
Ağlarının Çalışması (Kara Kutu Yakıştırması)
3.6. Yapay Sinir Ağlarında Öğrenme, Adaptif
Öğrenme ve Test Etme
3.7. Yapay
Sinir Ağlarında Bilgi
3.8. Yapay Sinir Ağları ve En Çok Kullanılan
Modeller
3.9.
Özet
Bölüm 4.
İLK
YAPAY SİNİR AĞLARI
4.1. Tek Katmanlı Algılayıcılar
(TKA)
4.2 Basit
Algılayıcı Modeli (Perseptron)
4.2.1.
Perseptron Modelinin Yapısı
4.2.2.
Perseptron Öğrenme Kuralı
4.3.
ADALINE/MADALINE Modeli
4.3.1.
ADALINE Ünitesinin Öğrenme Kuralı
4.4.
MADALİNE
4.5. Özet
4.6.
Kaynakça
Bölüm 5.
YAPAY SİNİR AĞI MODELİ (ÖĞRETMENLİ ÖĞRENME) ÇOK
KATMANLI ALGILAYICI
5.1. Çok
Katmanlı Algılayıcı (ÇKA)
5.2. ÇKA
Modelinin Yapısı
5.3. ÇKA
Ağının Öğrenme Kuralı
5.3.1.
İleri Doğru Hesaplama
5.3.2.
Geriye Doğru Hesaplama
5.4. ÇKA
Ağının Çalışma Prosedürü
5.5. Ağın
Eğitilmesi
5.6. XOR
Probleminin Çözülmesi
5.7. ÇKA
Ağının Performansının Ölçülmesi
5.8. ÇKA
Ağının Öğrenmek Yerine Ezberlemesi
5.9. Bir
ÇKA Ağının Oluşturulmasında Dikkat Edilmesi
Gereken Noktalar
5.9.1.
Örneklerin Seçilmesi
5.9.2.
Girdi ve Çıktıların Gösteriminin Belirlenmesi
5.9.2.1.
Girdi Değerlerinin Nümerik Gösterimi
5.9.2.2.
Çıktıların Nümerik Gösterimi
5.9.3.
Başlangıç Değerlerinin Atanması
5.9.4.
Öğrenme Katsayısı ve Momentum Katsayılarının Belirlenmesi
5.9.5.
Örneklerin Ağa Sunulması Şekli
5.9.6.
Ağırlıkların Değiştirilmesi
Zamanı
5.9.7.
Örneklerin Değerlerinin Ölçeklendirilmesi (Scaling)
5.9.7.1.
Girdilerin Ölçeklendirilmesi
5.9.7.1.1.
Çıktıların Ölçeklendirilmesi
5.9.8.
Durdurma Kriterleri
5.9.9.
Ara Katman Sayısı ve Proses Elemanlarının Sayısının Belirlenmesi
5.10.
Ağların Büyütülmesi veya Budanması
5.11. ÇKA
Ağının Uygulama Alanları
5.12.
Çok Katmanlı Algılayıcı Bir Örnek Uygulama (Endüstriyel Uygulama)
5.12.1.
Problemin Tanımlanması
5.12.2.
Öğrenme Setinin Oluşturulması
5.12.3. ÇKA Ağının Oluşturulması
5.12.4. ÇKA
Ağının Eğitilmesi
5.12.5.
Sonuçların tartışılması
5.13. Özet
5.14.
Kaynakça
Bölüm 6.
YAPAY
SİNİR AĞI MODELİ
(DESTEKLEYİCİ ÖĞRENME) - LVQ MODELİ
6.1. LVQ
Ağının Özellikleri
6.2. LVQ
Ağının Yapısı
6.3. LVQ
Ağının Çalışma Prosedürü
6.3.1. LVQ
Ağının Öğrenme Kuralı
6.3.2. LVQ
Ağının Eğitilmesi
6.4. LVQ2
Ağı
6.5.
Cezalandırma Mekanizmalı LVQ
6.6. LVQ-X
Modeli
6.7. LVQ
Ağının Uygulama Alanları
6.8. LVQ –
Endüstriyel Bir Örnek Uygulama (Örüntü Tanıma)
6.8.1.
Problemin Tanımlanması
6.8.2.
Öğrenme Setinin Oluşturulması
6.8.2.1.
Normal Şeklin Üretilmesi
6.8.2.2.
Artan veya Azalan Trendin Üretilmesi
6.8.2.3.
Yukarı veya Aşağı Doğru Kaymanın Üretilmesi
6.8.2.4.
Periyodik Şeklin Üretilmesi
6.8.3. LVQ
Ağınının Oluşturulması
6.8.4. LVQ
Ağının Eğitilmesi
6.8.5.
Sonuçların Tartışılması
6.9.
Özet
6.10. Kaynakça
Bölüm
7.
YAPAY SİNİR AĞI MODELİ (ÖĞRETMENSİZ ÖĞRENME)
ADAPTİF REZONANS TEORİ (ART) AĞLARI
7.1.
Hafıza/Bellek Kavramı
7.2. ART
Ağları
7.3. ART Ağlarının Diğer Yapay
Sinir Ağlarından Farkları
7.4. ART
Ağlarının Yapısı
7.5. ART
Ağlarının Çalışma Prensibi
7.6. ART1
Ağı
7.6.1. ART
1 Ağının Eğitilmesi ve Öğrenmesi
7.7. ART2 Ağı
7.7.1. ART
2 Ağının Yapısı
7.7.2. ART
2 Ağının Çalışma Prensibi
7.7.3. ART2
Ağının Öğrenme Kuralı
7.8. ART Ağlarında Etiketlendirme
7.9. ART
1 - Bir Örnek Uygulama -Grup Teknolojisine Dayalı İmalat Uygulaması
7.9.1.
Problemin Tanımlanması
7.9.2.
Problemin Modelinin Oluşturulması
7.9.3.
Oluşturulan Ağın Eğitilmesi
7.9.4.
Sonuçların Tartışılması
7.10.
Özet
7.11. Kaynakça
Bölüm 8.
GERİ
DÖNÜŞÜMLÜ AĞLAR
(ELMAN AĞI)
VE DİĞER YAPAY SİNİR AĞI MODELLERİ
8.1. Geri Dönümlü Ağlar
8.1.1.
Elman Ağı ve Yapısı
8.1.2.
Elman Ağının Öğrenmesi
8.1.3. Geri
Dönüşümlü Ağların Uygulama Alanları
8.2. Diğer
Yapay Sinir Ağı Modelleri ve Son Araştırmalar
8.2.1. Diğer Yapay Sinir Ağı
Modelleri
8.2.2.
Hopfield Ağı
8.2.2.1.
Kesikli Hopfield Ağı
8.2.2.2.
Sürekli Hopfield Ağı
8.2.3.
Counterpropogation Ağı
8.2.3.1.
Kohonen Katmanın Çalışması
8.2.3.2.
Grosberg Katmanının Çalışması
8.2.3.3.
Kohonen Katmanını Eğitilmesi
8.2.3.4.
Grosberg Katmanının Eğitilmesi
8.2.4.
Cognitron ve Neocognitron Ağları
8.2.4.1.
Cognitron Ağı
8.2.4.2.
Cognitronun Eğitilmesi
8.2.4.3.
Neocognitron
8.2.5. SOM
8.2.5.1.
SOM Ağının Eğitilmesi
8.2.6.
Karma ve Bileşik Ağlar
8.3. Özet
8.4.
Kaynakça
Bölüm 9.
BİLEŞİK
YAPAY SİNİR AĞLARI
9.1.
Birleşik Ağların Yapısı
9.2. Bileşik Ağların Eğitilmesi ve
Test Edilmesi
9.3.
Ortak Karar Verme Modülü
9.4 Bileşik ağların uygulanması
9.5. Karma sistemler (Uzman sistem
+ Yapay Sinir ağları)
9.6. Özet
9.7. Kaynakça
Bölüm 10.
YAPAY SİNİR AĞLARI DONANIMI
10.1.
Dijital Yapay Sinir Ağı Donanımları
10.2. Analog Yapay Sinir Ağı
Donanımları
10.2.1. Analog Sistemlerin
Avantajları ve Dezavantajları
10.3. Karma Tasarımlar
10.4.
Yapay Sinir Ağı Donanımlarının Performanslarının
Ölçülmesi ve Karşılaştırılmaları
10.5.
Özet
Bölüm 11.
YAPAY SİNİR
AĞLARININ UYGULAMALARINA
GENEL BİR
BAKIŞ
11.1. Yapay
Sinir Ağlarının Uygulama Alanlarına Genel Bir Bakış
11.1.1.
Endüstriyel Uygulamalar
11.1.2.
Finansal Uygulamalar
11.1.3.
Askeri Uygulamalar
11.1.4.
Sağlık Uygulamaları
11.1.5.
Diğer Alanlar
11.2.
Herhangi Bir Uygulama İçin Ağ Seçimi
11.3. Yapay
Sinir Ağı Uygulamalarının Avantajları
11.4. Yapay
Sinir Ağı Uygulamalarının
Dezavantajları
11.5.
Yapay Sinir Ağı Simulatörleri
11.6. Yapay
Sinir Ağları Bilgi Kaynakları
11.7.
Özet
11.8.
Kaynakça
DİZİN
Teknik Bilgiler:
232 sayfa, (16,5x24), 80 gr
1. hamur kağıt. Dizin ve kaynakça var.
ISBN: 975-6797-39-8
Yayınevimizin konuyla
ilgili eserleri:
Bilgisayar
Mühendisliğine Giriş
Ortak; bölüm yazarlı (Editör: Dr. Rifat ÇÖLKESEN)
Veritabanı ve
Uygulamaları Yılmaz KAYA ve Ramazan TEKİN
Sistem Analizi ve
Tasarımı (Bilgisayar Bilimlerinde) Prof.Dr.
Oya KALIPSIZ ve ark.
Yazılım
Mühendisliği
Dr.Erhan SARIDOĞAN
C++ ve Nesneye Yönelik
C Programlama
Dr.Erhan SARIDOĞAN
Programlama Sanatı Algoritmalar (C Uyarlaması)
Dr.Cengiz UĞURKAYA (Editör)
Programlama Sanatı Algoritmalar (JAVA Uyarlaması)
Dr.Rifat ÇÖLKESEN (Editör)
C Programlama Dili -
İşte C Dr.Rifat ÇÖLKESEN
Uygulamalı C
Programlama Dili Bora TUNCER
Veri Yapıları
ve Algoritmalar
Dr.Rifat ÇÖLKESEN
Veri
Yapıları Algoritma Temelleri
Dr.Sefer KURNAZ
MATLAB ve Programlama
Dr.Aslan İNAN
JAVA ve Yazılım Tasarımı
Altuğ B. ALTINTAŞ
Linux Altında
Programlama
Ali VARDAR
GTK/GNOME Programlama
Ali VARDAR
Akademik
Kitaplar - Bilimsel Kitaplar - Üniversite Kitapları
|