Bilişim Sistemleri Mühendisliği | |||||
Lisans | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF-LLL: 6. Düzey |
Ders Kodu: | FET313 | ||||||||
Ders İsmi: | Makine Öğrenmesi | ||||||||
Ders Yarıyılı: |
Bahar |
||||||||
Ders Kredileri: |
|
||||||||
Öğretim Dili: | Türkçe | ||||||||
Ders Koşulu: | |||||||||
Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: | Hayır | ||||||||
Dersin Türü: | Bölüm Seçmeli | ||||||||
Dersin Seviyesi: |
|
||||||||
Dersin Veriliş Şekli: | E-Öğrenme | ||||||||
Dersin Koordinatörü: | Dr. Öğr. Üyesi ARiF YELĞİ | ||||||||
Dersi Veren(ler): |
Dr. Öğr. Üyesi KÜBRA EROĞLU |
||||||||
Dersin Yardımcıları: |
Dersin Amacı: | Bu ders, makine öğrenmesi algoritmalarını hem teorik hem de pratik olarak gerçek veriler üzerindeki uygulamalarını kapsamaktadır. Dersin sonunda, öğrencilerin makine öğrenmesindeki temel kavramları öğrenmesi ve makine öğrenmesi algoritmalarını veriler üzerinde uygulayabilmesi, öğrenme modelleri ve mühendislik uygulamaları arasında bir ilişki kurmaları ve dönem boyunca derslere aktif katılım göstermeleri beklenir. |
Dersin İçeriği: | Makine öğrenmesine ilk bakış ve makine öğrenmesinin temel kavramları, öğrenme teorisi ve çeşitleri, Bayes öğrenmesi ve karar ağaçları, yapay sinir ağları ve genetik algoritmalar, denetimsiz öğrenme ve takviyeli öğrenme ile makine öğrenmesinde etik. |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
1) | Makine Öğrenmesine Giriş | Önceki konuların tekrarı |
2) | Makine Öğrenmesinde Temel Kavramlar | Önceki konuların tekrarı |
3) | Öğrenme Kuramı ve Öğrenme Çeşitleri | Önceki konuların tekrarı |
4) | Bayes Öğrenmesi | Önceki konuların tekrarı |
5) | Karar Ağacı Öğrenmesi | Önceki konuların tekrarı |
6) | Yapay Sinir Ağları | Önceki konuların tekrarı |
7) | Çok Katmanlı Yapay Sinir Ağları | Önceki konuların tekrarı |
8) | ARA SINAV | Önceki konuların tekrarı |
9) | Genetik Algoritmalar | Önceki konuların tekrarı |
10) | Örnek Tabanlı Öğrenme | Önceki konuların tekrarı |
11) | Denetimsiz Öğrenme | Önceki konuların tekrarı |
12) | Kohonen Ağları | Önceki konuların tekrarı |
13) | Destekleyici Öğrenme | Önceki konuların tekrarı |
14) | Makine Öğrenmesinde Gizlilik | Önceki konuların tekrarı |
15) | Makine Öğrenmesinde Gizlilik | Önceki konuların tekrarı |
16) | Final sınav | Önceki konuların tekrarı |
Ders Notları / Kitaplar: | |
Diğer Kaynaklar: | Ethem ALPAYDIN, Introduction to Machine Learning, The MIT Press, second edition, 2010. Tom Mitchell, Machine Learning, McGraw-Hill. |
Ders Öğrenme Kazanımları | 1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
---|---|---|---|---|---|
Program Kazanımları |
Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı |
Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
Toplam | % | |
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 0 | |
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % | |
Toplam | % |