CMP712 - MAKİNA ÖĞRENMESİ
| Dersin Adı | Kodu | Yarıyılı | Teori (saat/hafta) |
Uygulama (saat/hafta) |
Yerel Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|
| MAKİNA ÖĞRENMESİ | CMP712 | Herhangi Yarıyıl/Yıl | 3 | 0 | 3 | 9 |
| Önkoşul(lar)-var ise | YOK | |||||
| Dersin Dili | İngilizce | |||||
| Dersin Türü | Seçmeli | |||||
| Dersin verilme şekli | Yüz yüze | |||||
| Dersin öğrenme ve öğretme teknikleri | Anlatım Rapor Hazırlama ve/veya Sunma Sorun/Problem Çözme Proje Tasarımı/Yönetimi | |||||
| Dersin sorumlusu(ları) | Prof. Dr. İlyas Çiçekli, Prof. Dr. Hayri Sever | |||||
| Dersin amacı | Öğrencilere makine öğrenmesinin kavramlarını ve algoritmalarını öğretmektir. Makine öğrenmesi algoritmaların limitlerinini, yetenekleri ve uygulama alanlarını öğretilecektir. | |||||
| Dersin öğrenme çıktıları |
| |||||
| Dersin içeriği | Makine öğrenmesinin önemli kavramları ve algoritmaları, Makine öğrenmesi algoritmalarının yetenekleri ve sınırları, Makine öğrenmesi algoritmalarının uygulama alanları, Yönetmeli ve yönetmesiz öğrenme yöntemleri, Özellik seçimi, boyut azaltması ve model seçimi. | |||||
| Kaynaklar | 1. Mitchell T., Machine Learning, McGraw Hill, 1997. 2. Alpaydın E., Introduction to Machine Learning, The MIT Press, 2004.) | |||||
Haftalara Göre İşlenecek Konular
| Haftalar | Konular |
|---|---|
| 1. Hafta | Makine öğrenmesine giriş. |
| 2. Hafta | Basit kavram öğrenmesi. |
| 3. Hafta | Karar verme ağaçları öğrenmesi. |
| 4. Hafta | Neron ağları |
| 5. Hafta | Bayes öğrenmesi |
| 6. Hafta | Naive-Bayes Sınıflandırıcısı |
| 7. Hafta | Öğrenme Teorisi ? PAC Öğrenebilirliği |
| 8. Hafta | En-yakın n-komşu algoritması |
| 9. Hafta | Karar-destek vektörleri |
| 10. Hafta | Regresyon |
| 11. Hafta | Genetik algoritmalar |
| 12. Hafta | Kural öğrenmesi - Kapsama algoritması, Birince-Derece Kural Öğrenmesi |
| 13. Hafta | Kural öğrenmesi ? Tüme Varım Mantıksal Programlama |
| 14. Hafta | Proje Sunumları |
| 15. Hafta | Genel Sınava Hazırlık |
| 16. Hafta | Genel sınav |
Değerlendirme Sistemi
| Yarıyıl içi çalışmaları | Sayısı | Katkı Payı % |
|---|---|---|
| Devam (a) | 0 | 0 |
| Laboratuar | 0 | 0 |
| Uygulama | 0 | 0 |
| Alan Çalışması | 0 | 0 |
| Derse Özgü Staj (Varsa) | 0 | 0 |
| Ödevler | 0 | 0 |
| Sunum | 0 | 0 |
| Projeler | 1 | 50 |
| Seminer | 0 | 0 |
| Ara Sınavlar | 0 | 0 |
| Genel sınav | 1 | 50 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı | 1 | 50 |
| Yarıyıl Sonu Sınavının Başarı Notuna Katkısı | 1 | 50 |
| Toplam | 100 | |
AKTS (Öğrenci İş Yükü) Tablosu
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi | Toplam İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi | 14 | 3 | 42 |
| Laboratuvar | 0 | 0 | 0 |
| Uygulama | 0 | 0 | 0 |
| Derse özgü staj (varsa) | 0 | 0 | 0 |
| Alan Çalışması | 0 | 0 | 0 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön Çalışma, pekiştirme, vb) | 14 | 8 | 112 |
| Sunum / Seminer Hazırlama | 0 | 0 | 0 |
| Proje | 1 | 70 | 70 |
| Ödevler | 0 | 0 | 0 |
| Ara sınavlara hazırlanma süresi | 0 | 0 | 0 |
| Genel sınava hazırlanma süresi | 0 | 0 | 0 |
| Toplam İş Yükü | 29 | 81 | 224 |
Dersin Öğrenme Çıktılarının Program Yeterlilikleri İle İlişkilendirilmesi
| D.9. Program Yeterlilikleri | Katkı Düzeyi* | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
| 1. Mezunlar, Bilgi Yığını (Bilgisayar Bilimleri kapsamındaki tüm temel alanlar) ile tanımlanan Bilgisayar Bilimleri alanına hakim olmalıdır. | X | ||||
| 2. Mezunlar, soyutlama, karmaşıklık ve evrimsel değişim gibi sıkça adı geçen konular ve ortak kaynak, güvenlik ve paralellik gibi genel ilkeler hakkında bir anlayışa sahip olmalıdır. Mezunlar, bu konular ve ilkelerin bilgisayar bilimleri alanında geniş bir uygulama alanına sahip olduğunun farkında olmalı ve bunların sadece tanıtıldıkları alanlarla ilgili olmadığını da göz önünde bulundurmalıdır. | X | ||||
| 3. Bilgisayar Bilimlerindeki temel bir husus teori ve pratiğin karşılıklı etkileşimine dair anlayış ve onlar arasındaki esas bağlantılardır. Bilgisayar Bilimlerinden mezun olanlar teori ve pratiğin nasıl birbirini etkilediğini anlamak durumundadır. | X | ||||
| 4. Bilgisayar Bilimlerinden mezun olanlar detay ve soyutlamanın farklı düzeylerinde düşünmelidir. Bu anlayış, bilgisayar sistemlerinin yapısını ve onların kurulumunda ve analizinde izlenen süreçlerin değerini anlamak için çeşitli bileşenlerin detaylarının gerçekleştirilmesinde etkin olmalıdır. Mezunlar, bir bilgisayar sisteminin, insanlar ve fiziksel dünyayı da kapsayacak şekilde hangi ortamda işlevsel olabileceğinin farkında olmalıdır. | X | ||||
| 5. Mezunlar, sadece kod yazma ve bitlerle oynama değil, aynı zamanda edindikleri bilgi birikimini araştırmalarındaki gerçek problemleri çözmede de kullanabilmelidir. Mezunlar herhangi bir teknik veya bilimsel problemleri kendi başlarına çözebilmeli ve her türlü problem için başka çözüm önerileri getirebilmelidir. Verilen bir problemin birden fazla çözümünün olduğunun ve bu çözümler arasından birini seçmenin yalnızca teknik bir eylem olmadığının, çünkü bu çözümlerin insanların hayatlarında gerçek bi | X | ||||
| 6. Mezunların edindikleri bilgi birikimini başarılı bir şekilde uyguladıklarından emin olmak için, bütün mezunlar en az bir kapsamlı projede yer almalıdır. Çoğu durumda, bu deneyim bir yazılım geliştirme projesi olacaktır, ancak diğer deneyimler de özel durumlarda uygundur. Bunun gibi projeler öğrencileri birleştirici olmaya teşvik etmeli, potansiyel çözümlerin hesaplamalarını gerektirmeli ve tipik ders projelerine göre daha geniş ölçekli çalışmalar yapmalarını gerektirmelidir. Öğrenciler, proje de | X | ||||
| 7. Bilgisayar Bilimleri mezunları, hesaplama alanının çok hızlı bir şekilde geliştiğinin farkında olmalıdır. Belirli diller ve teknoloji platformları zaman içinde değişebilir. Bu nedenle, mezunlar öğrenmeye devam etmeleri ve becerilerini de bu yönde geliştirmeleri gerektiğinin farkında olmalıdır. Bu beceriyi geliştirmek için, öğrenciler eğitimleri boyunca temel öncelikli ilkelerin yanında çeşitli programlama dillerine, araçlara ve teknolojilere maruz bırakılmalıdır. Mezunlar araştırmalarına devam e | X | ||||
| 8. Mezunlar, bilgisayar teknolojisinin kurulumu ve kullanımında sosyal, yasal, etik ve kültürel hususların farkında olmalıdır. Bu hususlara kişisel ve profesyonel ilkelerle güdümlenmiş olarak bilinçli bir perspektiften yanıt vermelilerdir. Aynı zamanda sosyal, yasal ve etik standartların uluslar arası olarak değiştiğinin farkında olmalıdırlar. | X | ||||
| 9. Mezunlar hem İngilizce hem de Türkçe dillerinde teknik terimlere vakıf olmalıdır. Teknik problemler ve çözümleri hakkında çeşitli dinleyici gruplarına kısa ve öz sunum yapma becerileri olmalıdır. Bu, yüz yüze, yazılı veya elektronik iletişimi içerebilir (Türkçe ve İngilizce'de). Takım üyeleri halinde etkili bir şekilde çalışmaya hazırlıklı olmalıdırlar. Mezunlar, tamamlama zamanını, öncelikleri ve ilerlemeyi de göz önünde bulundurarak kendi öğrenme ve gelişimlerini yönetebilmelidir. | X | ||||
| 10. Platformlar, gömülü mikro-sensörlerden yüksek performanslı öbeklere ve dağıtık bulutlara kadar değişebilir. Bilgisayar uygulamaları modern yaşamın neredeyse bütün yönleri üzerinde etkilidir. Mezunlar hesaplamada var olan bütün imkanlar üzerinde bir anlayışa sahip olmalıdır. | X | ||||
| 11. Mezunlar, hesaplamanın birçok farklı alanla etkileşim içerisinde olduğunu anlamalıdır. Birçok problem için çözümler hem hesaplama becerileri hem de alan bilgisi gerektirir. Bu nedenle, mezunlar kariyerleri boyunca farklı alanlardaki uzmanlarla iletişim kurmalı ve onlardan öğrenmelidir. | X | ||||
| 12. Mezunlar, uzman düzeyinde gerekli olan bilgi birikimlerini geliştirmeli ve bilimsel yöntemleri bilimsel problemleri çözmek için kullanabilmelidir. Mezunlar özgün araştırma tanımlayabilmeli ve yürütebilmelidir. | X | ||||
| 13. Mezunlar, bilgisayar bilimlerinde verilecek bir dersin planını yapabilmeli ve dersi verebilmelidir. | X | ||||
*1 En düşük, 2 Düşük, 3 Orta, 4 Yüksek, 5 Çok yüksek