1. YÜKSEK LİSANS
  2. FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ
  3. BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI
  4. 1281 BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ
Ders Bilgileri Ders Öğrenme Kazanımları Dersin Program Yeterlilikerine Katkısı AKTS / İş Yükü Tablosu Ders Şubeleri
Yazdır

DERS BİLGİLERİ
Ders KodDers AdT+U SaatYarıyılAKTS
CENG 528MAKİNE ÖĞRENMESİ3 + 02. Yarıyıl7,5

DERS TANIMI
Ders Düzeyi Yüksek Lisans
Ders Türü Seçmeli
Dersin Amacı Bu dersin amacı, öğrencilere makine öğrenme kavramını ve farklı öğrenme metotlarını öğretmektir. Bu dersin sonucunda, öğrenci gerçek hayattaki bir probleme en uygun hangi makine öğrenme metodunu uygulayacağını ve bu metodun hata ve karmaşıklık açısından nasıl analiz edeceğini öğrenecektir.
Ders İçeriği Gözetimli öğrenme, Bayesian karar teorisi, parametrik metotlar, Çok-değişkenli metotlar, parametrik olmayan metotlar, karar ağaçları, doğrusal ayırım, çok-katmanlı algılayıcılar, gizli Markov modelleri, destek vektör makineleri, denetimsiz öğrenme, takviyeli öğrenme
Ders Ön Koşul Dersin ön koşulu yok.
Ders Yan Koşul Dersin yan koşulu yok.
Öğretim Sistemi Yüz Yüze

DERS ÖĞRENME KAZANIMLARI
1Makine öğrenme metotları arasındaki farkları ayırt eder.
2Makine öğrenme metodunu seçerken ve uygularken hangi parametrelere dikkat edilmesi gerektiğini bilir.
3Verilen bir veri üzerinde uygulanabilir makine öğrenmesi metodlarının analizini bilgisayarda kodlayarak uygular.

DERS ÖĞRENME KAZANIMININ PROGRAM YETERLİLİKLERİNE KATKISI
NoPY 01PY 02PY 03PY 04PY 05PY 06PY 07PY 08PY 09PY 10PY 11PY 12
ÖK 001            
ÖK 002            
ÖK 003            
Ara Toplam            
Katkı000000000000

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU
EtkinlikSayısıSüresi (Saat)Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi(14 hafta/teorik+uygulama)14342
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme)14570
Ödevler5840
Arasınavlar(hazırlık süresi dahil)11515
Yarıyıl Sonu Sınavı(hazırlık süresi dahil)12828
Toplam İş Yükü

Dersin AKTS Kredisi





195

7,5
DERS ŞUBELERİ
 Dönem seçiniz :   


 Ders DönemiŞube NoDersi Veren Öğretim Elemanı
Detay 2023-2024 Güz1SERDAR İPLİKÇİ


Yazdır

Ders Şube Detayları
Dersin Kodu Dersin Ad Saat (T+P) Şube No Öğretim Dili Şube Dönemi
CENG 528 MAKİNE ÖĞRENMESİ 3 + 0 1 Türkçe 2023-2024 Güz
Öğretim Elemanı  E-Posta  İç Hat  Ders Yeri Devam Zorunluluğu
Prof. Dr. SERDAR İPLİKÇİ iplikci@pau.edu.tr MUH A0203 MUH A0257 Dersin Devam Yüzdesi : %
Amaç Bu dersin amacı, öğrencilere makine öğrenme kavramını ve farklı öğrenme metotlarını öğretmektir. Bu dersin sonucunda, öğrenci gerçek hayattaki bir probleme en uygun hangi makine öğrenme metodunu uygulayacağını ve bu metodun hata ve karmaşıklık açısından nasıl analiz edeceğini öğrenecektir.
İçerik Gözetimli öğrenme, Bayesian karar teorisi, parametrik metotlar, Çok-değişkenli metotlar, parametrik olmayan metotlar, karar ağaçları, doğrusal ayırım, çok-katmanlı algılayıcılar, gizli Markov modelleri, destek vektör makineleri, denetimsiz öğrenme, takviyeli öğrenme
Haftalık Konu Başlıkları
Materyaller
Materyal belirtilmemiştir.
Kaynaklar
Ders Değerlendirme Sistemi
Değerlendirme YöntemiKatkı Yüzdesi (%)Değerlendirme Yöntemi Ad
Dönem Sonu Sınavı50Dönem Sonu Sınavı
Ara Sınav50Ara Sınav
T+U : Teorik + Pratik
PY: Program Yeterlilikleri
ÖK: Ders Öğrenme Kazanımları