VBM683 - MAKİNE ÖĞRENMESİ
Dersin Adı | Kodu | Yarıyılı | Teori (saat/hafta) |
Uygulama (saat/hafta) |
Yerel Kredi | AKTS |
---|---|---|---|---|---|---|
MAKİNE ÖĞRENMESİ | VBM683 | Herhangi Yarıyıl/Yıl | 3 | 0 | 3 | 6 |
Önkoşul(lar)-var ise | - | |||||
Dersin Dili | Türkçe | |||||
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 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. | |||||
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 | |
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 | 3 | 42 |
Sunum / Seminer Hazırlama | 0 | 0 | 0 |
Proje | 1 | 60 | 60 |
Ödevler | 0 | 0 | 0 |
Ara sınavlara hazırlanma süresi | 0 | 0 | 0 |
Genel sınava hazırlanma süresi | 1 | 25 | 25 |
Toplam İş Yükü | 30 | 91 | 169 |
Dersin Öğrenme Çıktılarının Program Yeterlilikleri İle İlişkilendirilmesi
D.9. Program Yeterlilikleri | Katkı Düzeyi* | ||||
---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
1. Yazılım Mühendisliği temel alanları hakkında detaylı bilgi sahibidir. | X | ||||
2. Yazılım mühendisliğine yönelik gereksinimlerin anlaşılması, süreçlerin planlanması, çıktıların belirlenmesi, kaynak planlamalarının yapılması, risk yönetimi ve kalite planlaması konularında bilgi sahibi olmak. | X | ||||
3. Teori ve pratiğin birbirini hangi şekillerde etkilediğini ve birbirleri arasındaki bağları anlar. | X | ||||
4. Gerçek hayata ilişkin yazılım proje, süreç ve ürününe ait işlevsel ve işlevsel olmayan özellikleri tanımlar. | X | ||||
5. Herhangi bir teknik veya bilimsel yazılım mühendisliği problemini kendi başına çözümler ve olası en uygun çözümü sunar; çözümün bütünlüğünü açıklayabilecek, yaptığı varsayımları açıkça anlatabilecek kadar iyi iletişim becerilerine sahiptir. | X | ||||
6. Takım içinde verimli çalışabilme için gerekli olan becerileri edinmek adına sıradan bir ders projesine oranla daha büyük ölçekli bir projeyi tamamlar. | X | ||||
7. Yazılım mühendisliği süreçlerini tanımlayabilme, uygulayabilme, değerlendirebilme, ölçme, yönetme, değiştirme ve geliştirme konularında bilgi sahibi olmak. | X | ||||
8. Yazılım Mühendisliği uygulamalarına dair sosyal, yasal, etik ve kültürel hususların farkındadır ve bütün mesleki etkinlikleri etik ve sorumlu bir şekilde yürütür. | X | ||||
9. Hem İngilizce hem de Türkçedeki teknik terimlere vakıftır ve teknik/bilimsel problemler ve onların çözümleri konusunda çeşitli dinleyici kitlelerine yüz yüze, yazılı ya da elektronik olarak özlü sunumlar yapabilir. | X | ||||
10. Araştırma problemleri tanımlayabilir ve bilimsel problemleri çözmek için bilimsel yöntemler kullanarak bu araştırmaları yürütür. | X |
*1 En düşük, 2 Düşük, 3 Orta, 4 Yüksek, 5 Çok yüksek