AKTS - Makine Öğrenmesi

Makine Öğrenmesi (CMPE565) Ders Detayları

Ders Adı Ders Kodu Dönemi Saati Uygulama Saati Laboratuar Hours Kredi AKTS
Makine Öğrenmesi CMPE565 3 0 0 3 5
Ön Koşul Ders(ler)i
N/A
Dersin Dili İngilizce
Dersin Türü N/A
Dersin Seviyesi Fen Bilimleri Yüksek Lisans
Ders Verilme Şekli Yüz Yüze
Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri Anlatım.
Dersin Koordinatörü
Dersin Öğretmen(ler)i
Dersin Asistan(lar)ı
Dersin Amacı Dersin amacı makine öğrenmesi kavramlarını ve algoritmalarını öğretmektir.
Dersin Eğitim Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
  • Makine öğrenmesi kavramlarını ve algoritmalarını açıklayabilme.
  • Makine öğrenme sistemi tasarlayabilme, geliştirme ve test edebilme.
  • Verilen probleme göre optimal makine öğrenmesi algoritmasını seçebilme.
Dersin İçeriği Kavram öğrenmesi, karar ağaçları öğrenmesi, yapay sinir ağları, hipotezleri değerlendirme, Bayes öğrenmesi, bilişimsel öğrenme kuramı, durum-tabanlı öğrenme, genetik algoritmalar, analitik öğrenme, pekiştirme ile öğrenme.

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

Hafta Konular Ön Hazırlık
1 Giriş Bölüm 1 (Ders Kitabı)
2 Kavram Öğrenmesi ve Genelden Özele Sıralama Bölüm 2
3 Karar Ağaçları Öğrenmesi, Bölüm 3
4 Yapay Sinir Ağları Bölüm 4
5 Hipotezleri Değerlendirme Bölüm 5
6 Bayes Öğrenmesi Bölüm 6
7 Bilişimsel Öğrenme Kuramı Bölüm 7
8 Durum-tabanlı Öğrenme Bölüm 8
9 Genetik Algoritmalar Bölüm 9
10 Kural Setlerini Öğrenme Bölüm 10
11 Analitik Öğrenme Bölüm 11
12 Tümevarımsal ve Analitik Öğrenmenin Birleştirilmesi Bölüm 12
13 Pekiştirme ile Öğrenme Bölüm 13
14 Pekiştirme ile Öğrenme Bölüm 13
15 Gözden geçirme
16 Gözden geçirme

Kaynaklar

Ders Kitabı 1. T.M. Mitchell, Machine Learning, McGraw-Hill, 1997
Diğer Kaynaklar 2. E. Alpaydin, Introduction to Machine Learning, MIT Press, 2004.

Değerlendirme System

Çalışmalar Sayı Katkı Payı
Devam/Katılım - -
Laboratuar - -
Uygulama - -
Alan Çalışması - -
Derse Özgü Staj - -
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği - -
Ödevler 2 25
Sunum - -
Projeler - -
Rapor - -
Seminer - -
Ara Sınavlar/Ara Juri 1 35
Genel Sınav/Final Juri 1 40
Toplam 4 100
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu Katkısı 60
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı 40
Toplam 100

Kurs Kategorisi

Temel Meslek Dersleri
Uzmanlık/Alan Dersleri
Destek Dersleri X
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
Aktarılabilir Beceri Dersleri

Dersin Öğrenim Çıktılarının Program Yeterlilikleri ile İlişkisi

# Program Yeterlilikleri / Çıktıları Katkı Düzeyi
1 2 3 4 5
1 İleri düzey hesaplama ve/veya bilişim bilgilerini yazılım mühendisliği problemlerini çözmede uygulama becerisi. X
2 Farklı teknolojiler, yazılım mimarileri ve yaşam-döngüsü yaklaşımları kullanarak çözümler geliştirmek. X
3 Bir yazılım sistemini, bileşenini, sürecini veya programını, modern teknikler ve yazılım mühendisliği uygulamalarına yönelik mühendislik araçlarını kullanarak, tasarlama, gerçekleştirme ve değerlendirme becerisi. X
4 Yazılım gereksinimlerini anlamak için, veri toplama, analiz etme ve yorumlama becerisi. X
5 Yazılım projeleri üzerindeki çalışmalar kapsamında ortaya çıkan problemler üzerinde etkin sözlü ve yazılı iletişim ve kritik düşünme becerileri.
6 Bilim ve teknoloji alanındaki güncel gelişmeleri izlemede bilgiye erişim becerisi ve yazılım mühendisliği alanında bilimsel araştırma yapmak ve bir projeyi gerçekleştirmek.
7 Yazılım Mühendisliği ile ilgili profesyonel, hukuksal, sosyal ve sorumluluklar konularında anlayış.
8 Proje ve risk yönetim becerisi; girişimciliğin, yenilikçilik ve sürdürülebilir kalkınmanın önemi hakkında farkındalık; uluslararası standartların ve yöntemlerin bilinmesi.
9 Yazılım Mühendisliği çözümlerinin, karar verme boyutunda, küresel, sosyal ve hukuki boyutları üzerindeki etkisini anlamak.
10 Yazılım Mühendisliği uygulamaları için mükemmellik standartlarının geliştirilmesi, benimsenmesi ve sürekli kullanımının desteklenmesi.

ECTS/İş Yükü Tablosu

Aktiviteler Sayı Süresi (Saat) Toplam İş Yükü
Ders saati (Sınav haftası dahildir: 16 x toplam ders saati) 16 3 48
Laboratuar
Uygulama
Derse Özgü Staj
Alan Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi 16 2 32
Sunum/Seminer Hazırlama
Projeler
Raporlar
Ödevler 2 5 10
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi 1 15 15
Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi 1 20 20
Toplam İş Yükü 125