Lisans
İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi
İşletme
Anlık RSS Bilgilendirmesi İçin Tıklayınız.Düzenli bilgilendirme E-Postaları almak için listemize kaydolabilirsiniz.

İşletme Programı Ana Sayfası / Program Ders Planı / MAKİNE ÖĞRENMESİNE GİRİŞ

MAKİNE ÖĞRENMESİNE GİRİŞ

Ders KoduYarıyıl Ders Adı T/U/L Türü Öğrenim Dili AKTS
ISL0151 MAKİNE ÖĞRENMESİNE GİRİŞ 2/0/0 SA Türkçe 4
Dersin Amacı
 Makine öğrenme ve yapay zeka yöntemlerinin teorik temellerini öğreterek örüntü tanıma problemlerinde kullanma becerisi kazandırmak.
 
Bu dersi başarıyla tamamlayan öğrenciler:
 
Sığ/derin, Parametrik/non-parametrik, gözetimli/gözetimsiz makine öğrenme yöntemleri türlerini ve aralarındaki farkları bilecek,
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-1Bilgisayar programlama sayesinde karmaşık problemleri hızlı ve kolay biçimde çözmek
ÖÇ-2Veri toplamak, bir araya getirmek ve işlemek
ÖÇ-3Verilerden anlam çıkarabilmek
ÖÇ-4Veriyi tahminleme amacıyla kullanabilmek
ÖÇ-5Yapay zeka uygulamaları geliştirebilmek
Program Çıktıları
PÇ-1İşletme ile ilgili temel teorik bilgiye sahip olur.
PÇ-2 Eğitimi süresince öğrenmiş olduğu bilgileri kullanarak ilgi, merak ve araştırma yetkinliğine sahip olur.
PÇ-3İşletme problemlerine disiplinlerarası ve sorgulayıcı yaklaşan, nicel ve nitel verileri matematiksel ve istatistiksel modellerle entegre edebilen, analitik düşünme kabiliyetine sahip olur.
PÇ-4İşletmeleri sistem yaklaşımı esasında bir bütün olarak görebilen, işletme problemlerini tanımlama, tasarlama ve modelleme konusunda bilgi sahibi, son model teknolojileri kullanabilen ve elde edilen sonuçları yorumlayabilir.
PÇ-5Uzun dönemde kurumsal sürdürülebilirliği sağlamak için çevresel şartlardaki değişimleri anlayabilen; çevreye uyum sağlayıcı kurumsal, işletme ve işlevsel stratejiler geliştirebilen; stratejileri uygulayabilen ve kontrol edebilir.
PÇ-6Bir lider ve takım üyesi olarak, grup çalışmasına yatkın olma proaktif biçimde sorumluluk alabilme, üst seviyede donanım isteyen teknik ve yönetsel problemlerin çözümünde inisiyatif alabilir.
PÇ-7En az bir yabancı dili sözlü ve yazılı olarak ileri derecede kullanarak işletme alanındaki teorik ve pratik bilgileri sentezleyebilme ve işletmelerde iletişimini başarı ile yönetebilir.
PÇ-8Etkili sözlü ve yazılı iletişim, empati ve dinleme becerisi, ilişki yönetimi ve ikna kabiliyeti, müzakere becerisi gibi sosyal ilişkilere yönelik becerileri geliştirme ve kullanabilir.
PÇ-9İşletme yönetimi disiplini için araştırma, muhasebe, finans, insan kaynakları, üretim ve proje yönetimi gibi alanlarda tercih edilen ileri düzeydeki bilgisayar programlarını etkili şekilde kullanabilen mezunlar verir.
Alan Yeterlilikleri Matrisi
Program Çıktıları - Öğrenim Çıktıları Matrisi
--
 PÇ 1PÇ 2PÇ 3PÇ 4PÇ 5PÇ 6PÇ 7PÇ 8PÇ 9