En sık kullanılan öğrenme algoritmaları hakkında teorik ve uygulama bilgisine sahip olacak
Farklı veri tiplerinde hangi amaçla hangi algoritmaları kullanabileceğini ayırt etme becerisini kazanacak
Python scikitlearn ve keras kütüphaneleriyle sığ ve derin öğrenme uygulaması yapabileceklerdir.
Ön Koşullar
Yok
Eş Koşullar
Yok
Özel Koşullar
Temel düzeyde programlama bilgisi (tercihen Python)
Öğretim Üyeleri
Öğr. Gör. Dr. Tevfik Uyar, Arş. Gör. Pınar Sarp
Asistanlar
Ders Gün,Saat ve Yeri
Ders bu yarıyıl açılmamıştır
Görüşme Saatleri ve Yeri
Cuma 15:00'ten sonra
Öğretim Yöntem ve Teknikleri
Uygulama
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
Ders notları
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
Arasınav
sınav
9. Hafta
Arasınav
sınav
10. Hafta
Karar Ağaçları ve İyileştirme Yöntemleri (CART, RF ve GBC)
Uygulama
11. Hafta
Boyut Azaltma ve Temel Bileşen Analizi
Uygulama
12. Hafta
Ödev Sunumları
Öğrenci sunumları
13. Hafta
Derin Öğrenme ve Yapay Sinir Ağları-1
Uygulama
14. Hafta
Derin Öğrenme ve Yapay Sinir Ağları-2
Uygulama
15. Hafta
Derin Öğrenme ve Yapay Sinir Ağları-3
Uygulama
16. Hafta
final
sınav
17. Hafta
Değerlendirme Ölçütleri
Ölçüt Tipleri
Adet
Yüzdesi(%)
Ödevler / Dönem Ödevi / Sunum
1
50
Final
1
50
ÖÇ-1
Bilgisayar programlama sayesinde karmaşık problemleri hızlı ve kolay biçimde çözmek
ÖÇ-2
Veri toplamak, bir araya getirmek ve işlemek
ÖÇ-3
Verilerden anlam çıkarabilmek
ÖÇ-4
Veriyi tahminleme amacıyla kullanabilmek
ÖÇ-5
Yapay zeka uygulamaları geliştirebilmek
Program Çıktıları
PÇ-1
İşletme yönetimine temel oluşturan diğer disiplinler ile (ekonomi, hukuk, sosyoloji, psikoloji, sayısal bilimler vb.) ilişkili temel bilgileri tanımlar ve işletme alanında bu bilgileri ilişkilendirir.
PÇ-2
Matematik, fen ve sosyal bilgilerini İşletme problemlerine uygular.
PÇ-3
İşletme işlevleri ve yönetimi alanında (yönetim, üretim, pazarlama, muhasebe, finans, insan kaynakları yönetimi, davranış bilimleri vb.) temel bilgileri açıklar, bu alanda yer alan aktörler ve kültürler arasındaki ilişkileri kapsayan teorik tartışmaları yorumlar.
PÇ-4
İşletme alanında kazanılan teorik ve pratik bilgi ve becerileri araştırma, uygulama ve saha analizlerinde nasıl kullanıldığını belirler ve uygular.
PÇ-5
İşletme ile ilgili alanlarda faaliyetleri ve ilişkileri tanımlar, değerlendirir; sorunları tanımlama, modelleme ve yorum yaparak çözümler.
PÇ-6
Tanımlanmış bir hedef doğrultusunda işletme işlevleri ile ilgili bir süreci her aşamasını tasarlar ve değerlendirir.
PÇ-7
İşletme alanında iletişim (yazılı-sözlü/formel-informel) becerilerini geliştirir.
PÇ-8
İşletme ve multidisipliner alanlarda bireysel ve takım içinde etkin çalışabilme becerisine sahip olur.
PÇ-9
Mesleki ve etik sorumluluk bilinci ile hareket eder.
PÇ-10
İngilizce sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi geliştirir; en az bir yabancı dil bilgisi kazanır.
PÇ-11
Sürdürülebilir işletme anlayışı, sürdürülebilir işletme fonksiyonları ve sürdürülebilirlik kavramı hakkında temel bilgileri edinir.
PÇ-12
Dijital çağın gereklilikleri doğrultusunda işletmeyi bir bütün olarak görebilme ve analiz edebilme, piyasa davranışlarını analiz etme, satış ve planlama, bütçe yönetimi, finansman sağlama, strateji oluşturma, rakip stratejilerini okuma, senaryo kurgulama ve performans değerlendirme becerilerini sanal bir simülasyon programı üzerinde takım çalışması ile deneyimler ve bilgi edinir.
PÇ-13
Hem temel düzeyde bilgisayar kullanım bilgisine hem de formül yazmaya, veri analizi yapmaya, modelleme yapmaya ve makro kullanmaya yönelik olarak iş dünyasının ihtiyaç duyduğu ileri düzeyde Excel kullanım bilgisine sahip olur.
PÇ-14
Güncel enformasyon sistemleri hakkında ve bu sistemleri işletme problemlerinde kullanabilme konusunda bilgi ve beceri edinir.
PÇ-15
Muhasebe alanında ERP tabanlı bir bilgisayar yazılımını kullanabilme ve finansal muhasebe işlemlerini dijital olarak bu yazılım üzerinde uygulama yetkinliğini kazanır.