Lisans
İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi
Uluslararası Ticaret (İngilizce)
Anlık RSS Bilgilendirmesi İçin Tıklayınız.Düzenli bilgilendirme E-Postaları almak için listemize kaydolabilirsiniz.


INTRODUCTION TO MACHINE LEARNING

Ders KoduYarıyıl Ders Adı T/U/L Türü Öğrenim Dili AKTS
ITR0148 INTRODUCTION TO MACHINE LEARNING 2/0/0 SA English 4
Dersin Amacı
Makine öğrenme ve yapay zeka yöntemlerinin teorik temellerini öğreterek örüntü tanıma problemlerinde kullanma becerisi kazandırmak.



Ön Koşullar N/A
Eş Koşullar N/A
Özel Koşullar Temel programlama bilgisi (Tercihen: Python)
Öğretim Üyeleri Öğr. Gör. Dr. Tevfik Uyar
Asistanlar Kübra Karacan Uyar
Ders Gün,Saat ve Yeri Ders bu yarıyıl yapılmayacaktır.
Görüşme Saatleri ve Yeri Öğretim Üyesinin ismi, Gün, XX.XX-XX.XX, xxx Yerleşkesi Ofis no
Öğretim Yöntem ve Teknikleri Applications
Temel Kaynaklar E. Alpaydın (2011), Yapay Öğrenme, Boğaziçi Üniversitesi Yayınları, ISBN: 9786054238491


A.C.Müller, S.Guido (2016), Introduction to Machine Learning with Python, O’Reilly, ISBN: 9781449369415
Diğer Kaynaklar

·        Lecture notes & applications



www.veridefteri.com

Haftalık Ders Programı
Hafta Dersin İçeriği Öğretim Yöntem ve Teknikleri
1. Hafta Makine öğrenmesiyle ilgili temel kavramlar, veriyle çalışma ve veri hazırlama Anlatım
2. Hafta Python Anaconda dağıtımı, Jupyter kullanımı ve gerekli kütüphanelerin tanıtımı Anlatım
3. Hafta Lineer regresyon ve çoklu regresyon Uygulama
4. Hafta kNN, öznitelik seçimi, sınıflama performansı Uygulama
5. Hafta Navie Bayes sınıflandırma Uygulama
6. Hafta Lojistik Regresyon Uygulama
7. Hafta Destek Vektör Makineleri Uygulama
8. Hafta Ara sınav
9. Hafta Ara sınav
10. Hafta Karar Ağaçları ve İyileştirme Yöntemleri (CART, RF ve GBC) Uygulama
11. Hafta Gözetimsiz Öğrenme ve Kümeleme Uygulama
12. Hafta Derin Öğrenme ve Yapay Sinir Ağları-1 Uygulama
13. Hafta Derin Öğrenme ve Yapay Sinir Ağları-2 Uygulama
14. Hafta Derin Öğrenme ve Yapay Sinir Ağları-3 Uygulama
15. Hafta Final
16. Hafta Final
17. Hafta
Değerlendirme Ölçütleri
Ölçüt Tipleri Adet Yüzdesi(%)
Ödevler / Dönem Ödevi / Sunum 1 50
Final 1 50


ÖÇ-1Bilgisayar programlama ile karmaşık işleri bilgisayar yardımıyla hızlı ve kolayca yapabilmek
ÖÇ-2Veri işleyebilmek
ÖÇ-3Verilerden anlam çıkarabilmek
ÖÇ-4Verileri tahminleme amacıyla kullanabilmek
ÖÇ-5Yapay zeka uygulamaları geliştirebilmek
Program Çıktıları
PÇ-1Uluslararası Ticaret alanında teorik ve uygulamalı düzeyde ileri derecede bilgi sahibi olur ve bu bilgileri kullanır.
PÇ-2Uluslararası Ticaret ve Ekonomi ile ilgili temel kavram, fikir ve verileri bilimsel yöntemlerle inceler, eleştirel ve analitik bakış açısı ile yorumlar ve ekonomik olay ve gelişmelerle ilişkilendirerek değerlendirir.
PÇ-3Uluslararası Ticaret ile ilgili konularda düşünce, yorum ve değerlendirmelerini yazılı ve sözlü olarak aktarır.
PÇ-4Güncel sorunları tanımlar, kanıtlara ve araştırmalara dayalı nitel ve nicel verilerle desteklenmiş çözüm önerileri geliştirir.
PÇ-5Uluslararası Ticaret kavramı ile bağlantılı kamu kurumları ve özel sektör kuruluşlarının, nasıl işlediğini inceler ve bu alandaki süreklilikleri ve değişiklikleri değerlendirir.
PÇ-6Yerel, bölgesel (örneğin Avrupa Birliği ve Orta Doğu) ve küresel gelişmeleri politik ekonomik açıdan tanımlar, takip eder ve bu gelişmeler arasında ilişki kurar.
PÇ-7Uluslararası Ticaret ile ortak çalışma içerisinde olan disiplinlere (örneğin; iktisat, hukuk, finans, uluslararası işletme vb) ilişkin temel bilgilere sahip olur ve bu bilgileri rapor eder.
PÇ-8Uluslararası Ticaret, Küreselleşme ve Finansman sistemleri ile ilgili İngilizce yayın ve araştırmaları izler ve meslektaşları ile uluslararası alanda iletişim kurar.
PÇ-9İkinci bir dili (İngilizce, Rusça ya da Çince) orta düzeyde kullanır.
PÇ-10Veri toplanması, yorumlanması ve duyurulması aşamalarında bilimsel ve etik değerlere sahip olur, yargılar ve değerlendirir.
Alan Yeterlilikleri Matrisi
Program Çıktıları - Öğrenim Çıktıları Matrisi
--
 PÇ 1PÇ 2PÇ 3PÇ 4PÇ 5PÇ 6PÇ 7PÇ 8PÇ 9PÇ 10
ÖÇ 1          
ÖÇ 2          
ÖÇ 3          
ÖÇ 4          
ÖÇ 5