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 DiliTürkçe
Dersin TürüSeçmeli 
Dersin verilme şekliYüz yüze 
Dersin öğrenme ve öğretme teknikleriAnlatım
Rapor Hazırlama ve/veya Sunma
Sorun/Problem Çözme
Proje Tasarımı/Yönetimi
 
Dersin sorumlusu(ları)Prof. Dr. İlyas Çiçekli, Prof. Dr. Hayri Sever 
Dersin amacıÖğrencilere makine öğrenmesinin kavramlarını ve algoritmalarını öğretmektir. Makine öğrenmesi algoritmaların yetenekleri ve uygulama alanlarını öğretilecektir.  
Dersin öğrenme çıktıları
  1. ? Makine öğrenmesinin önemli kavramlarını ve algoritmalarını öğrenirler.
  2. ? Makine öğrenmesi algoritmaların yetenekleri hakkında bilgi sahibi olurlar.
  3. ? Makine öğrenmesi algoritmaların uygulama alanları hakkında bilgi sahibi olurlar.
  4. ? Makine öğrenmesi alanındaki en az bir algoritma ve onun uygulama alanları hakkında derinlemesine bilgi sahibi olur.
Dersin içeriği? Makine öğrenmesinin önemli kavramları ve algoritmaları.
? Makine öğrenmesi algoritmalarının yetenekleri ve sınırları.
? Makine öğrenmesi algoritmalarının uygulama alanları.
 
Kaynaklar1. Mitchell T., Machine Learning, McGraw Hill, 1997.
2. Alpaydın E., Introduction to Machine Learning, The MIT Press, 2004.)
 

Haftalara Göre İşlenecek Konular

HaftalarKonular
1. HaftaMakine öğrenmesine giriş.
2. HaftaBasit kavram öğrenmesi.
3. HaftaKarar verme ağaçları öğrenmesi.
4. HaftaNeron ağları
5. HaftaBayes öğrenmesi
6. HaftaNaive-Bayes Sınıflandırıcısı
7. HaftaÖğrenme Teorisi ? PAC Öğrenebilirliği
8. HaftaEn-yakın n-komşu algoritması
9. HaftaKarar-destek vektörleri
10. HaftaRegresyon
11. HaftaGenetik algoritmalar
12. HaftaKural öğrenmesi - Kapsama algoritması, Birince-Derece Kural Öğrenmesi
13. HaftaKural öğrenmesi ? Tüme Varım Mantıksal Programlama
14. HaftaProje Sunumları
15. Hafta
16. HaftaGenel sınav

Değerlendirme Sistemi

Yarıyıl içi çalışmalarıSayısıKatkı Payı %
Devam (a)00
Laboratuar00
Uygulama00
Alan Çalışması00
Derse Özgü Staj (Varsa) 00
Ödevler00
Sunum00
Projeler150
Seminer00
Ara Sınavlar00
Genel sınav150
Toplam100
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı150
Yarıyıl Sonu Sınavının Başarı Notuna Katkısı150
Toplam100

AKTS (Öğrenci İş Yükü) Tablosu

Etkinlikler Sayısı Süresi Toplam İş Yükü
Ders Süresi 14 3 42
Laboratuvar 0 0 0
Uygulama000
Derse özgü staj (varsa)000
Alan Çalışması000
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön Çalışma, pekiştirme, vb)14342
Sunum / Seminer Hazırlama000
Proje16060
Ödevler000
Ara sınavlara hazırlanma süresi000
Genel sınava hazırlanma süresi12525
Toplam İş Yükü3091169

Dersin Öğrenme Çıktılarının Program Yeterlilikleri İle İlişkilendirilmesi

D.9. Program YeterlilikleriKatkı Düzeyi*
12345
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