GERİ DÖN

Ders Öğretim Planı

Dersin Kodu Dersin Adı Dersin Türü Yıl Yarıyıl AKTS
1910202242024 MAKİNE ÖĞRENMESİ Seçmeli Ders Grubu 2 4 5,00

Dersin Seviyesi

Önlisans

Dersin Sunulduğu Dil

Dersin Amacı

Dersin amacı, öğrencilere makine öğrenmesinin temel kavram, yöntem ve uygulamalarını öğreterek veriler üzerinden analiz, tahmin ve problem çözme becerisi kazandırmaktır.

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri

Öğrenme Çıktıları

1 Makine öğrenmesi kavramlarını anlar.
2 Farklı makine öğrenmesi metotlarını bilir.
3 Yapay zekâyla ilgili konulara hâkimdir.
4 Hata ve karmaşıklık analizi yapabilir.

Öğretim Sistemi

Birinci Öğretim

Dersin Ön Koşulu Olan Dersler

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

[Yok]

Dersin İçeriği

Makine Öğrenmesi Kavramları; Modelleme; Kümeleme Algoritması; Yapay Sinir Ağları; Derin Öğrenme; Örneklemeli Öğrenme; Karar Ağaçları; Doğal Dil İşleme.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta Konular (Teorik) Uygulama Öğretim Yöntem ve Teknikleri Ön Hazırlık
1 Makine öğrenmesine giriş
2 Veri ön işleme
3 Denetimli öğrenme algoritmaları
4 Karar ağaçları
5 Model seçimi ve değerlendirme metrikleri
6 Regresyon analizi
7 Lojistik regresyon
8 Denetimsiz öğrenme algoritmaları
9 Temel bileşen analizi ve boyut azaltma
10 Yapay sinir ağları
11 Derin öğrenme
12 Evrişimli sinir ağları
13 Görüntü işleme
14 Doğal dil işleme
15 Uygulama

Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar

Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları

Değerlendirme

Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri Adet Değer
Ara Sınav 1 100
Toplam 100
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri Adet Değer
Final Sınavı 1 100
Toplam 100
Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri 40
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri 60

Staj Durumu

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Ara Sınav 1 1 1
Final Sınavı 1 1 1
Derse Katılım 10 10 100
Alan Çalışması 2 20 40
Toplam İş Yükü (saat) 142

Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi

PÇ 1 PÇ 2 PÇ 3 PÇ 4 PÇ 5
ÖÇ 1
ÖÇ 2
ÖÇ 3
ÖÇ 4
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek