BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ
Lisans	TYYÇ: 6. Düzey	QF-EHEA: 1. Düzey	EQF-LLL: 6. Düzey

Ders Genel Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu:

1410002007

Ders İsmi:

Makine Öğrenmesine Giriş

Ders Yarıyılı:

Bahar

Ders Kredileri:

Teorik	Pratik	Kredi	AKTS
3	0	3	5

Öğretim Dili:

Ders Koşulu:

Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?:

Hayır

Dersin Türü:

Bölüm Seçmeli

Dersin Seviyesi:

Lisans

TYYÇ:6. Düzey

QF-EHEA:1. Düzey

EQF-LLL:6. Düzey

Dersin Veriliş Şekli:

Yüz yüze

Dersin Koordinatörü:

Dr.Öğr.Üyesi Recep DURANAY

Dersi Veren(ler):

Prof. Dr. Haluk GÜMÜŞKAYA

Dersin Yardımcıları:

Dersin Amaç ve İçeriği

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.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;

Öğrenme Kazanımları

1 - Bilgi
Kuramsal - Olgusal
1) 1)Makina öğrenme alanındaki temek metotlara ilişkin bilgi.
2 - Beceriler
Bilişsel - Uygulamalı
3 - Yetkinlikler
İletişim ve Sosyal Yetkinlik
Öğrenme Yetkinliği
1) 2)Makina öğrenme yöntemlerini kullanarak pratik problemleri modelleme ve çözme becerisi
Alana Özgü Yetkinlik
Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği

Ders Akış Planı

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

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar:	Machine Learning, McGraw-Hill, T. Mitchell (1997)
Diğer Kaynaklar:	Machine Learning, McGraw-Hill, T. Mitchell (1997)

Ders - Program Öğrenme Kazanım İlişkisi

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

Ders - Öğrenme Kazanımı İlişkisi

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

Öğrenme Etkinliği ve Öğretme Yöntemleri

Ölçme ve Değerlendirme Yöntemleri ve Kriterleri

Yazılı Sınav (Açık uçlu sorular, çoktan seçmeli, doğru yanlış, eşleştirme, boşluk doldurma, sıralama)
Ödev

Ölçme ve Değerlendirme

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

İş Yükü ve AKTS Kredisi Hesaplaması

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