Bu ders, makine öğrenmesinin temel konularını tanıtmayı, öğrencilere farklı makine öğrenmesi görevlerini ele almak için geliştirilen algoritmalar hakkında geniş bir anlayış kazandırmayı ve bunları gerçek dünya problemlerine uygulamayı amaçlamaktadır.
Ön Koşullar
Dersin ön koşulu yoktur.
Eş Koşullar
Dersin eş koşulu yoktur.
Özel Koşullar
Olasılık Teorisi ve İstatistiğe Giriş, Lineer Cebir
Öğretim Üyeleri
Doç Dr. Can EYÜPOĞLU
Asistanlar
Dersin yardımcısı yoktur.
Ders Gün,Saat ve Yeri
Bu ders bu dönem açılmamıştır.
Görüşme Saatleri ve Yeri
Bu ders bu dönem açılmamıştır.
Öğretim Yöntem ve Teknikleri
Teorik dersler, laboratuvar çalışmaları, projeler, okuma (dergi ve konferans yayınları) ve tartışma.
Temel Kaynaklar
Introduction to Machine Learning, Ethem Alpaydın, Boğaziçi University, Publisher: The MIT Press, 2014 (Third Edition). o http://mitpress.mit.edu/9780262028189/
o https://www.cmpe.boun.edu.tr/~ethem/i2ml3e/
Machine Learning, Tom Mitchell, Publisher: McGraw Hill, 1997 (First Edition).
o http://www.cs.cmu.edu/~tom/mlbook.html
o http://www.cs.cmu.edu/~tom/mlbook-chapter-slides.html
Diğer Kaynaklar
Introduction to Data Mining, Pang-Ning Tan, Michigan State University, Michael Steinbach, University of Minnesota, Vipin Kumar, University of Minnesota, Publisher: Pearson, 2018 (Second Edition). o https://www-users.cs.umn.edu/~kumar001/dmbook/index.php
Makine öğrenmesi uygulamalarının ve problemlerinin çözümlerini anlama, yorumlama ve analiz edebilme.
ÖÇ-2
Makine öğrenmesi yöntemlerinin farklı türdeki veriler üzerinde nasıl çalıştığını anlama.
ÖÇ-3
Makine öğrenmesi algoritmalarını gerçeklemek.
ÖÇ-4
Belirli bir problemi çözmeye yönelik en uygun algoritmayı anlayarak, verilen makine öğrenmesi projesini bağımsız olarak sürdürebilme.
Program Çıktıları
PÇ-1
Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi.
PÇ-2
Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi.
PÇ-3
Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi.
PÇ-4
Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi.
PÇ-5
Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme veyorumlama becerisi.
PÇ-6
Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi.
PÇ-7
Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi.
PÇ-8
Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki
gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi.
PÇ-9
Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi.
PÇ-10
Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi.
PÇ-11
Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi;mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.
