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 / INTRODUCTION TO MACHINE LEARNING

INTRODUCTION TO MACHINE LEARNING

Ders KoduYarıyıl Ders Adı T/U/L Türü Öğrenim Dili AKTS
BUS0157 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.


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 N/A
Eş Koşullar N/A
Özel Koşullar Temel programlama bilgisi (Tercihen: Python)
Öğretim Üyeleri Dr.Elanur TÜRKÜZ
Asistanlar Kübra Karacan Uyar
Ders Gün,Saat ve Yeri Ders bu yarıyıl açılmamıştır
Görüşme Saatleri ve Yeri Çarşamba 17:00 sonrası
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 toplamak, bir araya getirmek ve işlemek
ÖÇ-3Verilerden anlam çıkarabilmek
ÖÇ-4Verileri tahminleme amacıyla kullanabilmek
ÖÇ-5Yapay zeka uygulamaları geliştirebilmek
Program Çıktıları
PÇ-1Having basic theoretical knowledge about business
PÇ-2Able to have interest, curiosity and research competence by using the information learned during his education,
PÇ-3Having an interdisciplinary and inquisitive approach to business problems, being able to integrate quantitative and qualitative data with mathematical and statistical models, and having analytical thinking ability,
PÇ-4Able to see businesses as a whole based on a system approach, have knowledge of defining, designing and modeling business problems, use the latest technologies and interpret the results obtained,
PÇ-5Able to understand changes in environmental conditions to ensure long-term corporate sustainability; Able to develop corporate, business and functional strategies that adapt to the environment; Able to implement and control strategies,
PÇ-6As a leader and team member, being prone to group work, being able to take responsibility proactively, and being able to take initiative in solving technical and managerial problems that require high-level equipment,
PÇ-7Able to synthesize theoretical and practical knowledge in the field of business by using at least one foreign language at an advanced level, verbally and in writing, and successfully manage communication in businesses,
PÇ-8Able to develop and use skills for social relations such as effective oral and written communication, empathy and listening skills, relationship management and persuasion skills, negotiation skills,
PÇ-9Research for the business management discipline produces graduates who can effectively use advanced computer programs preferred in fields such as accounting, finance, human resources, production and project management.
Alan Yeterlilikleri Matrisi
Program Çıktıları - Öğrenim Çıktıları Matrisi
--
 PÇ 1PÇ 2PÇ 3PÇ 4PÇ 5PÇ 6PÇ 7PÇ 8PÇ 9