BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ | |||||
Lisans | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF-LLL: 6. Düzey |
Ders Kodu: | 1410002007 | ||||||||
Ders İsmi: | Makine Öğrenmesine Giriş | ||||||||
Ders Yarıyılı: | Bahar | ||||||||
Ders Kredileri: |
|
||||||||
Öğretim Dili: | TR | ||||||||
Ders Koşulu: | |||||||||
Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: | Hayır | ||||||||
Dersin Türü: | Bölüm Seçmeli | ||||||||
Dersin Seviyesi: |
|
||||||||
Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze | ||||||||
Dersin Koordinatörü: | Dr.Öğr.Üyesi Recep DURANAY | ||||||||
Dersi Veren(ler): |
Prof. Dr. Haluk GÜMÜŞKAYA |
||||||||
Dersin Yardımcıları: |
Dersin Amacı: | Ders öğrencilere makina öğrenme alanındaki temel yöntem ve yaklaşımlar konusunda bilgi sağlanmayı ve öğrencilerin makina öğrenme yöntemlerini pratik problemlere uygulama becerisi kazanmalarını amaçlamaktadır. |
Dersin İçeriği: | Makina öğrenme alanının temel kavram ve yaklaşımları. Yönlendirilmiş makina öğrenme yöntemleri. Kavram öğrenme ve karar ağaçları ile öğrenme. Makina öğrenme alanında bayes teoremi tabanlı yaklaşımlar. Evrimsel yaklaşım ve genetik programlama. Yapay sinir ağları, destek vektörleri ile öğrenme ve pekiştirerek öğrenme. Yönlendirilmeyen öğrenme yöntemleri ve sınıflandırma. |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
1) | Makine Öğrenmeye Giriş | Ders Kitabı |
2) | Kavram Öğrenme | Ders Kitabı |
3) | Karar Ağaçları ile Öğrenme | Ders Kitabı |
4) | Genetik Algoritmalar ve Genetik Programlama | Ders Kitabı |
5) | Proje Önerisi Sunuşları | Ders Kitabı |
6) | Bayes Yaklaşımı ile Öğrenme | Ders Kitabı |
7) | Bayes İnanç Ağları | Ders Kitabı |
8) | Ara Sınav | |
9) | Yapay Sinir Ağları | Ders Kitabı |
10) | Geri Bildirimli Sinir Ağları | Ders Kitabı |
11) | Destek Vektörleri ile Öğrenme | Ders Kitabı |
12) | Pekiştirme ile Öğrenme | Ders Kitabı |
13) | Yönlendirilmemiş Öğrenme | Ders Kitabı |
14) | Proje Sunuşları | Ders Kitabı |
15) | Proje Sunuşları | Ders Kitabı |
16) | Final |
Ders Notları / Kitaplar: | Machine Learning, McGraw-Hill, T. Mitchell (1997) |
Diğer Kaynaklar: | Machine Learning, McGraw-Hill, T. Mitchell (1997) |
Ders Öğrenme Kazanımları | 1 |
2 |
||||||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Program Kazanımları | ||||||||||||||||
1) PÇ 1.1) Matematik, fen bilimleri ve bilgisayar mühendisliği konularında yeterli bilgi birikimi | ||||||||||||||||
2) PÇ 1.2) Matematik, fen bilimleri ve bilgisayar mühendisliği konularında kuramsal ve uygulamalı bilgileri mühendislik problemlerini modelleme ve çözme için uygulayabilme becerisi. | ||||||||||||||||
3) PÇ 2.1) Karmaşık mühendislik problemlerini saptama | ||||||||||||||||
4) PÇ 2.2) Karmaşık mühendislik problemlerini tanımlama | ||||||||||||||||
5) PÇ 2.3) Karmaşık mühendislik problemlerini formüle etme | ||||||||||||||||
6) PÇ 2.4) Karmaşık mühendislik problemlerini çözme becerisi | ||||||||||||||||
7) PÇ 2.5) Uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi | ||||||||||||||||
8) PÇ 3.1) Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi | ||||||||||||||||
9) PÇ 3.2) Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi | ||||||||||||||||
10) PÇ 4.1) Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme | ||||||||||||||||
11) PÇ 4.2) Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları seçme ve kullanma becerisi | ||||||||||||||||
12) PÇ 4.3) Bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. | ||||||||||||||||
13) PÇ 5.1) Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi deney tasarlama | ||||||||||||||||
14) PÇ 5.2) Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi deney yapma, | ||||||||||||||||
15) PÇ 5.3 ) Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi veri toplama | ||||||||||||||||
16) PÇ 5.4) Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi sonuçları analiz etme | ||||||||||||||||
17) PÇ 5.5) Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi yorumlama becerisi |
Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
1) | PÇ 1.1) Matematik, fen bilimleri ve bilgisayar mühendisliği konularında yeterli bilgi birikimi | |
2) | PÇ 1.2) Matematik, fen bilimleri ve bilgisayar mühendisliği konularında kuramsal ve uygulamalı bilgileri mühendislik problemlerini modelleme ve çözme için uygulayabilme becerisi. | |
3) | PÇ 2.1) Karmaşık mühendislik problemlerini saptama | |
4) | PÇ 2.2) Karmaşık mühendislik problemlerini tanımlama | |
5) | PÇ 2.3) Karmaşık mühendislik problemlerini formüle etme | 5 |
6) | PÇ 2.4) Karmaşık mühendislik problemlerini çözme becerisi | |
7) | PÇ 2.5) Uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi | |
8) | PÇ 3.1) Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi | |
9) | PÇ 3.2) Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi | |
10) | PÇ 4.1) Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme | |
11) | PÇ 4.2) Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları seçme ve kullanma becerisi | |
12) | PÇ 4.3) Bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. | |
13) | PÇ 5.1) Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi deney tasarlama | |
14) | PÇ 5.2) Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi deney yapma, | |
15) | PÇ 5.3 ) Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi veri toplama | |
16) | PÇ 5.4) Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi sonuçları analiz etme | |
17) | PÇ 5.5) Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi yorumlama becerisi |
Yazılı Sınav (Açık uçlu sorular, çoktan seçmeli, doğru yanlış, eşleştirme, boşluk doldurma, sıralama) | |
Ödev |
Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
Devam | 10 | % 10 |
Sunum | 1 | % 20 |
Ara Sınavlar | 1 | % 30 |
Yarıyıl/Yıl Sonu Sınavı | 1 | % 40 |
Toplam | % 100 | |
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 60 | |
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 40 | |
Toplam | % 100 |
Aktiviteler | Aktivite Sayısı | Süre (Saat) | İş Yükü |
Ders Saati | 14 | 3 | 42 |
Sınıf Dışı Ders Çalışması | 35 | 0 | 0 |
Ara Sınavlar | 1 | 2 | 2 |
Final | 1 | 3 | 3 |
Toplam İş Yükü | 47 |