GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| EEMDR607 | MAKİNE ÖĞRENMESİ | Seçmeli Ders Grubu | 1 | 2 | 5,00 |
Dersin Seviyesi
Doktora
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
Dersin Amacı
Makine öğrenmesinin temelleri, algoritmaları ve teknikleri hakkında bilgi vermek
Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Dr. Öğr. Üyesi Osman Safa ÇİFÇİ
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Makine öğrenmesi sistemlerinin temel yapısını kavrar. |
| 2 | Sınıflandırma algoritmalarını açıklar. |
| 3 | Yaygın makine öğrenmesi uygulamaları için örüntü çıkarma yaklaşımlarını tanımlar. |
| 4 | Öznitelik seçim yöntemlerini tanır |
| 5 | İleri seviyede makine öğrenmesi uygulamaları geliştirir |
Öğretim Sistemi
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
-
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
-
Dersin İçeriği
Öğrenmeye giriş ve öğrenme türleri / Denetimli öğrenme / Bayes karar teorisi / Parametrik yöntemler / Çok değişkenli istatistiksel yöntemler / Boyut azaltma / Kümeleme / Parametrik olmayan yöntemler / Karar ağaçları / Kernel
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Konular (Teorik) | Öğretim Yöntem ve Teknikleri | Ön Hazırlık |
|---|---|---|---|
| 1 | Öğrenmeye giriş ve öğrenme türleri | ||
| 2 | Denetimli öğrenme | ||
| 3 | Bayes karar teorisi | ||
| 4 | Parametrik yöntemler | ||
| 5 | Çok değişkenli istatistiksel yöntemler | ||
| 6 | Boyut azaltma | ||
| 7 | Kümeleme | ||
| 8 | Python uygulaması | ||
| 9 | Parametrik olmayan yöntemler | ||
| 10 | Karar ağaçları | ||
| 11 | Doğrusal ayırtaçlar | ||
| 12 | Kernel yöntemleri | ||
| 13 | Proje Sunumları | ||
| 14 | Proje Sunumları |
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1. E. Alpaydın, Yapay Öğrenme, 2011 2. R. O. Duda, P. E. Hart ve D. G. Stork, Pattern Recognition, 2000
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Quiz | 1 | 20 |
| Proje Hazırlama | 1 | 50 |
| Proje Sunma | 1 | 30 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Adet | Değer |
| Final Sınavı | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 50 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 50 | |
Staj Durumu
-
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Final Sınavı | 1 | 2 | 2 |
| Quiz | 1 | 1 | 1 |
| Derse Katılım | 14 | 3 | 42 |
| Proje Hazırlama | 1 | 20 | 20 |
| Proje Sunma | 1 | 10 | 10 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 1 | 25 | 25 |
| Quiz için Bireysel Çalışma | 1 | 20 | 20 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 120 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | |
| ÖÇ 1 | 4 | 5 | 5 | 4 | 5 | 3 | 4 | 5 | 4 | |
| ÖÇ 2 | 4 | 5 | 5 | 4 | 5 | 3 | 4 | 5 | 4 | |
| ÖÇ 3 | 4 | 5 | 5 | 4 | 5 | 3 | 4 | 5 | 4 | |
| ÖÇ 4 | 4 | 5 | 5 | 4 | 5 | 3 | 4 | 5 | 4 | |
| ÖÇ 5 | 4 | 5 | 5 | 4 | 5 | 3 | 4 | 5 | 4 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek