PAÜ .:. Eğitim Öğretim Bilgi Sistemi

Yazdır

DERS BİLGİLERİ

Ders Kod	Ders Ad	T+U Saat	Yarıyıl	AKTS
CENG 420	MAKİNE ÖĞRENMESİ VE İMGE TANIMA	3 + 0	7. Yarıyıl	4

DERS TANIMI

Ders Düzeyi	Lisans
Ders Türü	Seçmeli
Dersin Amacı	Bu dersin amacı makine öğrenmesi ve imge tanıma yöntemlerinin öğretilmesidir.
Ders İçeriği	Makine öğrenmesine giriş, örneklemeli öğrenme, regresyon, model derecesi ve genelleme özellikleri, Bayes karar teorisi, en büyük olabilirlik tahminlemesi, uzaklık fonksiyonları, çok değişkenli modeller ve regresyon, boyut indirgeme ve temel bileşen analizi, k-means öbekleme algoritması, karar ağaçları, destek vektör makineleri, yapay sinir ağları ve gizli Markov modelleri.
Ders Ön Koşul	Dersin ön koşulu yok.
Ders Yan Koşul	Dersin yan koşulu yok.
Öğretim Sistemi	Yüz Yüze

DERS ÖĞRENME KAZANIMLARI

1	Temel imge tanıma kavramlarını listeler
2	İstatistiksel metotları açıklar
3	Doğrusal metotları açıklar
4	Doğrusal olmayan metotları açıklar

DERS ÖĞRENME KAZANIMININ PROGRAM YETERLİLİKLERİNE KATKISI

No	PY 01	PY 02	PY 03	PY 04	PY 05	PY 06	PY 07	PY 08	PY 09	PY 10	PY 11
ÖK 001	1	2	2	2		2	4	1	2	1	1
ÖK 002	1		3	1		2	4	1	1		1
ÖK 003			2	1	1	1	3	2	2	1	1
ÖK 004		1	1	1		1	4	1	2	1
Ara Toplam	2	3	8	5	1	6	15	5	7	3	3
Katkı	1	1	2	1	0	2	4	1	2	1	1

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

Etkinlik	Sayısı	Süresi (Saat)	Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi(14 hafta/teorik+uygulama)	14	3	42
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme)	14	3	42
Arasınavlar(hazırlık süresi dahil)	1	6	6
Yarıyıl Sonu Sınavı(hazırlık süresi dahil)	1	14	14
Toplam İş Yükü Dersin AKTS Kredisi			104 4

DERS ŞUBELERİ

Dönem seçiniz :

Seçili dönemde ders açılmamıştır.

Yazdır

T+U : Teorik + Pratik
PY: Program Yeterlilikleri
ÖK: Ders Öğrenme Kazanımları

Aday Öğrenci