Dersin alınabilmesi için öğrenciden beklenen asgari yeterlilikler.(Örnekler: Yabancı dil seviyesi, derse devam, önceden edindiği kurumsal yeterlilikler vs. gibi)
Öğretim Üyeleri
Dr.Öğr.Üyesi Mehmet Fatih Uçar
Asistanlar
Yok
Ders Gün,Saat ve Yeri
Yeni dönemde belirlenecek
Görüşme Saatleri ve Yeri
Yrd.Doç.Dr. Levent CUHACI, ofis telefonu : 4359
Öğretim Yöntem ve Teknikleri
-
Temel Kaynaklar
-
Diğer Kaynaklar
-
Haftalık Ders Programı
Hafta
Dersin İçeriği
Öğretim Yöntem ve Teknikleri
1. Hafta
Makine Öğrenmesi İlkeleri
Konu Anlatımı
2. Hafta
Hedef Fonksiyonlar ve Tümevarımlı Yaklaşım
Konu Anlatımı
3. Hafta
Karar Ağaçları, ID3 ve C4.5
Konu Anlatımı
4. Hafta
Tembel Öğrenme, Durum Tabanlı Çıkarım ve En Yakın K-Komşu
Konu Anlatımı
5. Hafta
Biyolojik Nöronlar ve Hebbian Öğrenmesi
Konu Anlatımı
6. Hafta
Perceptron ve Karar Uzayları
Konu Anlatımı
7. Hafta
Çok Katmanlı Perceptronlar ve Geri Yayılımlı Öğrenme
Konu Anlatımı
8. Hafta
Çok Katmanlı Perceptron Ağları için Gelişmiş Algoritmalar : Eşlenik Türev Algoritması, Levenberg-Marquardt Algoritması
Konu Anlatımı
9. Hafta
Tekrarlı Sinir Ağları
Konu Anlatımı
10. Hafta
Yıliçi Sınavı
Sınav
11. Hafta
Hopfield Ağları
Konu Anlatımı
12. Hafta
Kendini Düzenleyen Haritalar (SOM), LVQ
Konu Anlatımı
13. Hafta
Stokastik Ağlar
Konu Anlatımı
14. Hafta
Evrimsel ve Genetik Hesaplama
Konu Anlatımı
15. Hafta
Final Sınav Haftası
Sınav
16. Hafta
Final Sınav Haftası
Sınav
17. Hafta
Final Sınav Haftası
Sınav
Değerlendirme Ölçütleri
Ölçüt Tipleri
Adet
Yüzdesi(%)
Ara sınav(lar)
1
30
Ödevler / Dönem Ödevi / Sunum
1
10
Derse Devam / Katılım
1
10
Final
1
50
ÖÇ-1
Makine öğrenmesi yaklaşımları ve sinir ağları hakkında temel bilgileri edinir.
ÖÇ-2
Çeşitli türde makine öğrenmesi teknikleri arasındaki farkları ayırt eder ve bu tekniklerin kullanılabileceği durumları tanımlar.
ÖÇ-3
Eğitim seti, sınama seti, genelleştirme ve çapraz doğrulama arasındaki ilişkileri tartışır.
ÖÇ-4
Çeşitli makine öğrenmesi tekniklerinin işleyiş yöntemlerini, güçlerini ve kısıtlarını tanımlar.
ÖÇ-5
Gerçek hayat problemlerini çözebilmek için uygun makine öğrenmesi tekniğini seçer ve uygular.
Program Çıktıları
PÇ-1
Matematik ve Bilgisayar bilimleri konularında bilimsel araştırma yapacak düzeyde kuramsal ve uygulamalı bilgilere sahiptir.
PÇ-2
Lisans düzeyi yeterliliklerine dayalı olarak, aynı veya farklı bir alanda bilgilerini uzmanlık düzeyinde geliştirir, derinleştirir ve istatistik metotları kullanarak analiz eder ve yorumlar.
PÇ-3
Alanı ile ilgili uygulamalarda karşılaşılan ve öngörülemeyen karmaşık sorunların çözümü için yeni stratejik yaklaşımlar geliştirir ve sorumluluk alarak çözüm üretir.
PÇ-4
Alanında edindiği uzmanlık düzeyindeki bilgi ve becerileri eleştirel bir yaklaşımla değerlendirir ve öğrenmesini yönlendirir.
PÇ-5
Alanındaki güncel gelişmeleri ve kendi çalışmalarını, nicel ve nitel veriler ile destekleyerek alanındaki ve alan dışındaki gruplara, yazılı, sözlü ve görsel olarak sistemli biçimde aktarır.
PÇ-6
Alanının gerektirdiği düzeyde bilgisayar yazılımı ile birlikte bilişim ve iletişim teknolojilerini ileri düzeyde kullanır.
PÇ-7
Alanında karşılaştığı problemleri modelleyip etkin algoritmalar geliştirir ve güncel programlama dilleri kullanarak söz konusu problemleri çözüme kavuşturur.
PÇ-8
Alanı ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, uygulanması ve duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik değerleri gözetir.
PÇ-9
Alanı ile ilgili karşılaşılan sorunların çözümünde stratejik karar verme süreçlerini kullanarak işlevsel etkileşim kurar.
PÇ-10
En az bir yabancı dili kullanarak ileri düzeyde yazılı, sözlü ve görsel iletişim kurar ve tartışır.
