| ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ (YL) (TEZLİ) (İNGİLİZCE) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| Kazanılan Yeterlilik | Program Süresi | Toplam Kredi (AKTS) | Öğretim Şekli | Yeterliliğin Düzeyi ve Öğrenme Alanı | |
| 2 | 120 | FULL TIME |
TYÇ, TYYÇ, EQF-LLL, ISCED (2011):7. Düzey QF-EHEA:2. Düzey TYYÇ, ISCED (1997-2013): 52 |
||
| Ders Kodu: | 3017002040 | ||||||||||
| Ders İsmi: | Machine Learning | ||||||||||
| Ders Yarıyılı: |
Güz Bahar |
||||||||||
| Ders Kredileri: |
|
||||||||||
| Öğretim Dili: | EN | ||||||||||
| Ders Koşulu: | |||||||||||
| Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: | Hayır | ||||||||||
| Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar: | |||||||||||
| Dersin Türü: | Department Elective | ||||||||||
| Dersin Seviyesi: |
|
||||||||||
| Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze | ||||||||||
| Dersin Koordinatörü: | Dr.Öğr.Üyesi Recep DURANAY | ||||||||||
| Dersi Veren(ler): |
|
||||||||||
| Dersin Yardımcıları: |
| Dersin Amacı: | This is a graduate-level introductory course in Machine Learning. It makes a broad introduction to many concepts and algorithms, theory ve practical work in Machine Learning. The basic concepts and and the selected machine learning algorithms in supervised learning, unsupervised learning and reinforcement learning are presented. |
| Dersin İçeriği: | Regresyon, Makine Öğreniminin Temel Kavramları ve Lojistik Regresyon, Sınıflandırma ve Model Değerlendirme, Sinir Ağları, Makine Öğreniminin Uygulanması, Destek Vektör Makineleri, Karar Ağaçları, Topluluk Öğrenmesi ve Rastgele Ormanlar, Öğreticisiz Öğrenme: Kümeleme, Anomali Algılama ve Boyutsallık Azaltma, Öneri Sistemleri , Büyük Ölçekli Makine Öğrenimi, Takviyeli Öğrenme |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
| 1) | Course Overview, Introduction to Machine Learning, Machine Learning Applications | |
| 2) | Regression with One Variable, Regression with Multiple Input Variables, Regularization, Regression Examples | |
| 3) | Basic Concepts of Machine Learning and Regularized Linear Models | |
| 4) | Sınıflandırma ve Lojistik Regresyon, Model Değerlendirmesi | |
| 5) | Sinir Ağları-Temsil | |
| 6) | Sinir Ağları-Eğitim | |
| 7) | Makine Öğrenmesinin Uygulanması ve Büyük Ölçekli Makine Öğrenmesi | |
| 8) | Ara Sınav | |
| 9) | Destek Vektör Makineleri | |
| 10) | Karar Ağaçları, Topluluk Öğrenmesi ve Rastgele Ormanlar | |
| 11) | Denetimsiz Öğrenme-Kümeleme, Anomali Tespiti ve Boyutsallık Azaltma | |
| 12) | Tavsiye Sistemleri | |
| 13) | Takviyeli Öğrenme | |
| 14) | Proje Gösterimi / Ara Sınav II |
| Ders Notları / Kitaplar: | No textbook. But the following and similar other books will be used for machine learning practice: Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras and TensorFlow (2019), 2nd Edition, Aurélien Geron Python Jupyter Notebook examples: https://github.com/ageron/handson-ml |
| Diğer Kaynaklar: | No textbook. But the following and similar other books will be used for machine learning practice: Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras and TensorFlow (2019), 2nd Edition, Aurélien Geron Python Jupyter Notebook examples: https://github.com/ageron/handson-ml |
| Ders Öğrenme Kazanımları | 1 |
2 |
|||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Program Kazanımları | |||||||||||
| 1) Elektrik-Elektronik Mühendisliği alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular. | |||||||||||
| 2) Elektrik-Elektronik Mühendisliğinde uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgi sahibidir. | |||||||||||
| 3) Belirsiz, sınırlı ya da eksik verileri kullanarak, bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlar ve uygular; değişik disiplinlere ait bilgileri bir arada kullanabilir. | |||||||||||
| 4) Elektrik-Elektronik Mühendisliği uygulamalarındaki yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkındadır, ihtiyaç duyduğunda bunları inceler ve öğrenir. | |||||||||||
| 5) Elektrik-Elektronik Mühendisliği problemlerini tanımlar ve formüle eder, çözmek için yöntem geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygular. | |||||||||||
| 6) Yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir; karmaşık sistem veya süreçleri tasarlar ve tasarımlarında yenilikçi/alternatif çözümler geliştirir. | |||||||||||
| 7) Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular; bu süreçte karşılaşılan karmaşık problemleri irdeler ve çözümler. | |||||||||||
| 8) Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilir, bu tür takımlarda liderlik yapabilir ve karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirebilir; bağımsız çalışabilir ve sorumluluk alır. | |||||||||||
| 9) Bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü B2 Genel Düzeyinde kullanarak, sözlü ve yazılı iletişim kurar. | |||||||||||
| 10) Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, o alandaki veya alan dışındaki ulusal ve uluslararası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarır. | |||||||||||
| 11) Elektrik-Elektronik Mühendisliği uygulamalarının sosyal, çevresel, sağlık, güvenlik, hukuk boyutları ile proje yönetimi ve iş hayatı uygulamalarını bilir ve bunların mühendislik uygulamalarına getirdiği kısıtların farkındadır. | |||||||||||
| 12) Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. | |||||||||||
| Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
| Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
| 1) | Elektrik-Elektronik Mühendisliği alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular. | |
| 2) | Elektrik-Elektronik Mühendisliğinde uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgi sahibidir. | |
| 3) | Belirsiz, sınırlı ya da eksik verileri kullanarak, bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlar ve uygular; değişik disiplinlere ait bilgileri bir arada kullanabilir. | |
| 4) | Elektrik-Elektronik Mühendisliği uygulamalarındaki yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkındadır, ihtiyaç duyduğunda bunları inceler ve öğrenir. | |
| 5) | Elektrik-Elektronik Mühendisliği problemlerini tanımlar ve formüle eder, çözmek için yöntem geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygular. | |
| 6) | Yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir; karmaşık sistem veya süreçleri tasarlar ve tasarımlarında yenilikçi/alternatif çözümler geliştirir. | |
| 7) | Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular; bu süreçte karşılaşılan karmaşık problemleri irdeler ve çözümler. | |
| 8) | Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilir, bu tür takımlarda liderlik yapabilir ve karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirebilir; bağımsız çalışabilir ve sorumluluk alır. | |
| 9) | Bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü B2 Genel Düzeyinde kullanarak, sözlü ve yazılı iletişim kurar. | |
| 10) | Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, o alandaki veya alan dışındaki ulusal ve uluslararası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarır. | |
| 11) | Elektrik-Elektronik Mühendisliği uygulamalarının sosyal, çevresel, sağlık, güvenlik, hukuk boyutları ile proje yönetimi ve iş hayatı uygulamalarını bilir ve bunların mühendislik uygulamalarına getirdiği kısıtların farkındadır. | |
| 12) | Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. |
| Anlatım | |
| Bireysel çalışma ve ödevi | |
| Okuma | |
| Ödev | |
| Problem Çözme | |
| Proje Hazırlama | |
| Rapor Yazma | |
| Soru cevap/ Tartışma |
| Yazılı Sınav (Açık uçlu sorular, çoktan seçmeli, doğru yanlış, eşleştirme, boşluk doldurma, sıralama) | |
| Ödev | |
| Uygulama | |
| Bireysel Proje | |
| Grup Projesi | |
| Sunum |
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
| Ödev | 1 | % 20 |
| Projeler | 1 | % 30 |
| Ara Sınavlar | 1 | % 20 |
| Yarıyıl/Yıl Sonu Sınavı | 1 | % 30 |
| Toplam | % 100 | |
| YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 70 | |
| YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 30 | |
| Toplam | % 100 | |
| Aktiviteler | Aktivite Sayısı | Süre (Saat) | İş Yükü |
| Ders Saati | 14 | 3 | 42 |
| Proje | 1 | 50 | 50 |
| Ödevler | 1 | 70 | 70 |
| Ara Sınavlar | 1 | 3 | 3 |
| Final | 1 | 3 | 3 |
| Toplam İş Yükü | 168 | ||