BİLGİ PAKETİ / DERS KATALOĞU
| YAZILIM MÜHENDİSLİĞİ (İNGİLİZCE) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| Kazanılan Yeterlilik | Program Süresi | Toplam Kredi (AKTS) | Öğretim Şekli | Yeterliliğin Düzeyi ve Öğrenme Alanı | |
| LİSANS DERECESİ | 4 | 240 | ÖRGÜN |
TYÇ, TYYÇ, EQF-LLL, ISCED (2011):6. Düzey QF-EHEA:1. Düzey TYYÇ, ISCED (1997-2013): 48,52 |
|
Ders Genel Tanıtım Bilgileri
| Ders Kodu: | 1413002042 | ||||||||||
| Ders İsmi: | Machine Learning | ||||||||||
| Ders Yarıyılı: | Güz | ||||||||||
| 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: | Prof. Dr. Haluk GÜMÜŞKAYA | ||||||||||
| Dersi Veren(ler): |
|
||||||||||
| Dersin Yardımcıları: |
Dersin Amaç ve İçeriği
| Dersin Amacı: | Bu, Makine Öğrenimine giriş dersidir. Makine Öğrenimindeki birçok kavram ve algoritmaya, teori ve pratik çalışmaya geniş bir giriş yapar. |
| Dersin İçeriği: | Verilerinizi Tanıma, Veri Ön İşleme ve Özellik Mühendisliği, Regresyon, Makine Öğreniminin Temel Teknikleri, Sınıflandırma ve Lojistik Regresyon, Sinir Ağları-Temsil, Sinir Ağları-Makine Öğrenimini Uygulamak için Eğitim Önerileri, Makine Öğrenimini ve Büyük Ölçekli Makine Öğrenimini Uygulamak, Destek Vektör Makineleri, Karar Ağaçları, Topluluk Öğrenmesi ve Rastgele Ormanlar, Denetimsiz Öğrenme: Kümeleme ve Anomali Tespiti ve Boyut Azaltma, Öneri Sistemleri, Takviyeli Öğrenme. |
Öğrenme Kazanımları
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
|||||||||||||||||||||||||||||||
Ders Akış Planı
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
| 1) | Yapay Zeka, Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme'ye giriş | |
| 2) | Verilerinizi Tanıma | |
| 3) | Veri Ön İşleme ve Özellik Mühendisliği | |
| 4) | Regresyon | |
| 5) | Makine Öğrenimi ve Düzenlileştirmenin Temel Teknikleri | |
| 6) | Sınıflandırma ve Lojistik Regresyon | |
| 7) | Sinir Ağları-Gösterim | |
| 8) | Ara Sınav | |
| 9) | Sinir Ağları-Eğitim | |
| 10) | Makine Öğrenimini ve Büyük Ölçekli Makine Öğrenimini Uygulamak | |
| 11) | SVM | |
| 12) | Karar Ağaçları, Topluluk Öğrenmesi ve Rastgele Ormanlar | |
| 13) | Denetimsiz Öğrenme-Kümeleme, Anormallik Tespiti, Boyut Azaltma | |
| 14) | Tavsiye Sistemleri | |
| 15) | Takviyeli Öğrenme |
Kaynaklar
| Ders Notları / Kitaplar: | Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras and TensorFlow (2022), 3rd Edition, Aurélien Geron |
| Diğer Kaynaklar: | Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras and TensorFlow (2022), 3rd Edition, Aurélien Geron |
Ders - Program Öğrenme Kazanım İlişkisi
| Ders Öğrenme Kazanımları | |||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Program Kazanımları | |||||||||||||
| 1) Matematik, fen bilimleri, temel mühendislik, bilgisayarla hesaplamavla ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda bilgi; bu bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi | |||||||||||||
| 2) Yazılım mühendisliği ile ilgili konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, algoritmik ve yazılımsal problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi. | |||||||||||||
| 3) Karmaşık mühendislik problemlerini, temel bilim, matematik ve mühendislik bilgilerini kullanarak ve ele alınan problemle ilgili BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçlarını gözeterek tanımlama, formüle etme ve analiz becerisi | |||||||||||||
| 4) Karmaşık mühendislik problemlerine yaratıcı çözümler tasarlama becerisi; karmaşık sistemleri, süreçleri, cihazları veya ürünleri gerçekçi kısıtları ve koşulları gözeterek, mevcut ve gelecekteki gereksinimleri karşılayacak biçimde tasarlama becerisi. | |||||||||||||
| 5) Karmaşık mühendislik problemlerinin analizi ve çözümüne yönelik, tahmin ve modelleme de dahil olmak üzere, uygun teknikleri, kaynakları ve modern mühendislik ve bilişim araçlarını, sınırlamalarının da farkında olarak seçme ve kullanma becerisi. | |||||||||||||
| 6) Karmaşık mühendislik problemlerinin incelenmesi için literatür araştırması, deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama dahil, araştırma yöntemlerini kullanma becerisi. | |||||||||||||
| 7) Mühendislik uygulamalarının BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları kapsamında, topluma, sağlık ve güvenliğe, ekonomiye, sürdürülebilirlik ve çevreye etkileri hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık | |||||||||||||
| 8) Mühendislik meslek ilkelerine uygun davranma, etik sorumluluk hakkında bilgi; hiçbir konuda ayrımcılık yapmadan, tarafsız davranma ve çeşitliliği kapsayıcı olma konularında farkındalık. | |||||||||||||
| 9) Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda (yüz yüze, uzaktan veya karma) takım üyesi veya lideri olarak etkin biçimde çalışabilme becerisi | |||||||||||||
| 10) Bireysel çalışma becerisi. | |||||||||||||
| 11) Hedef kitlenin çeşitli farklılıklarını (eğitim, dil, meslek gibi) dikkate alarak, teknik konularda sözlü, yazılı etkin iletişim kurma becerisi. | |||||||||||||
| 12) Proje yönetimi ve ekonomik yapılabilirlik analizi gibi iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi | |||||||||||||
| 13) Girişimcilik ve yenilikçilik hakkında farkındalık. | |||||||||||||
| 14) Bağımsız ve sürekli öğrenebilme, yeni ve gelişmekte olan teknolojilere uyum sağlayabilme ve teknolojik değişimlerle ilgili sorgulayıcı düşünebilmeyi kapsayan yaşam boyu öğrenme 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) | Matematik, fen bilimleri, temel mühendislik, bilgisayarla hesaplamavla ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda bilgi; bu bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi | |
| 2) | Yazılım mühendisliği ile ilgili konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, algoritmik ve yazılımsal problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi. | |
| 3) | Karmaşık mühendislik problemlerini, temel bilim, matematik ve mühendislik bilgilerini kullanarak ve ele alınan problemle ilgili BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçlarını gözeterek tanımlama, formüle etme ve analiz becerisi | |
| 4) | Karmaşık mühendislik problemlerine yaratıcı çözümler tasarlama becerisi; karmaşık sistemleri, süreçleri, cihazları veya ürünleri gerçekçi kısıtları ve koşulları gözeterek, mevcut ve gelecekteki gereksinimleri karşılayacak biçimde tasarlama becerisi. | |
| 5) | Karmaşık mühendislik problemlerinin analizi ve çözümüne yönelik, tahmin ve modelleme de dahil olmak üzere, uygun teknikleri, kaynakları ve modern mühendislik ve bilişim araçlarını, sınırlamalarının da farkında olarak seçme ve kullanma becerisi. | |
| 6) | Karmaşık mühendislik problemlerinin incelenmesi için literatür araştırması, deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama dahil, araştırma yöntemlerini kullanma becerisi. | |
| 7) | Mühendislik uygulamalarının BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları kapsamında, topluma, sağlık ve güvenliğe, ekonomiye, sürdürülebilirlik ve çevreye etkileri hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık | |
| 8) | Mühendislik meslek ilkelerine uygun davranma, etik sorumluluk hakkında bilgi; hiçbir konuda ayrımcılık yapmadan, tarafsız davranma ve çeşitliliği kapsayıcı olma konularında farkındalık. | |
| 9) | Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda (yüz yüze, uzaktan veya karma) takım üyesi veya lideri olarak etkin biçimde çalışabilme becerisi | |
| 10) | Bireysel çalışma becerisi. | |
| 11) | Hedef kitlenin çeşitli farklılıklarını (eğitim, dil, meslek gibi) dikkate alarak, teknik konularda sözlü, yazılı etkin iletişim kurma becerisi. | |
| 12) | Proje yönetimi ve ekonomik yapılabilirlik analizi gibi iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi | |
| 13) | Girişimcilik ve yenilikçilik hakkında farkındalık. | |
| 14) | Bağımsız ve sürekli öğrenebilme, yeni ve gelişmekte olan teknolojilere uyum sağlayabilme ve teknolojik değişimlerle ilgili sorgulayıcı düşünebilmeyi kapsayan yaşam boyu öğrenme becerisi. |
Öğrenme Etkinliği ve Öğretme Yöntemleri
Ölçme ve Değerlendirme Yöntemleri ve Kriterleri
Ölçme ve Değerlendirme
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
| Toplam | % | |
| YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 0 | |
| YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % | |
| Toplam | % | |