AKTS - Mühendisler için Makine Öğrenmesi
Mühendisler için Makine Öğrenmesi (CMPE468) Ders Detayları
| Ders Adı | Ders Kodu | Dönemi | Saati | Uygulama Saati | Laboratuar Hours | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Mühendisler için Makine Öğrenmesi | CMPE468 | Alan Seçmeli | 3 | 0 | 0 | 3 | 5 |
| Ön Koşul Ders(ler)i |
|---|
| N/A |
| Dersin Dili | İngilizce |
|---|---|
| Dersin Türü | Seçmeli Dersler |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Ders Verilme Şekli | Yüz Yüze |
| Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri | Anlatım. |
| Dersin Öğretmen(ler)i |
|
| Dersin Amacı | Bu dersin amacı; Makine öğrenmesi kavramlarını, algoritmalarını ve bunların mühendislik alanına uygulanmasını ileri seviye kalkülüs, lineer cebir ve olasılık teorisi gerektirmeden sağlamak ve farklı disiplinlerden öğrenciler ile oluşturulan disiplinler arası takım çalışması ile bir proje geliştirme becerisinin kazandırılmasıdır. |
| Dersin Eğitim Çıktıları |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
| Dersin İçeriği | Yapay zeka, makine öğrenmesi, denetimli ve denetimsiz öğrenme, ikili sınıflandırma, çoklu sınıflandırma, kestirim, kümeleme, modellerin başarımını ölçmek. |
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Neden Makine öğrenmesi? İlk örnek uygulama: Iris çiçeğinin sınıflandırılması | Ünite 1 (ana ders kitabı) |
| 2 | Denetimli öğrenme: Sınıflandırma ve Kestirim | Ch. 2.1 |
| 3 | K-En Yakın Komşular Algoritması | Ch. 2.2 |
| 4 | Lineer Modeller | Ch. 2.3 |
| 5 | Naive Bayes Sınıflandırıcı | Ch. 2.4 |
| 6 | Karar Ağaçları | Ch. 2.5 |
| 7 | Rastgele Ağaçlar | Ch. 2.6 |
| 8 | Destek Vektör Makineleri | Ch. 2.7 |
| 9 | Denetimsiz öğrenme | Ch. 3.1 |
| 10 | Kümeleme: K-Means Algoritması | Ch. 3.5 |
| 11 | Modellerini başarımını ölçmek: Çapraz doğrulama, birini-dışarıda-bırak, grid tarama | Ch 5.1 |
| 12 | Başarımın Ölçütleri ve Puanlaması | Ch. 5.2 |
| 13 | Proje sunumları | |
| 14 | Proje Sunumları |
Kaynaklar
| Ders Kitabı | 1. Introduction to Machine Learning with Python, A Guide for Data Scientists by Andreas C. Müller and Sarah Guido, O’Reilly Media, Inc, October 2016 |
|---|---|
| Diğer Kaynaklar | 3. Machine Learning 101, Data Science. Nov 26, 2018 |
| 4. Hands-on machine learning with Scikit-Learn and TensorFlow: concepts, tools, and techniques to build intelligent systems / Aurelien Geron. | |
| 5. Introduction to Machine Learning, Ethem Alpaydin. MIT Press, 2014. | |
| 6. Orange web site, https://orange.biolab.si/ |
Değerlendirme System
| Çalışmalar | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Devam/Katılım | - | - |
| Laboratuar | - | - |
| Uygulama | - | - |
| Alan Çalışması | - | - |
| Derse Özgü Staj | - | - |
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | - | - |
| Ödevler | - | - |
| Sunum | - | - |
| Projeler | 1 | 30 |
| Rapor | - | - |
| Seminer | - | - |
| Ara Sınavlar/Ara Juri | 1 | 30 |
| Genel Sınav/Final Juri | 1 | 40 |
| Toplam | 3 | 100 |
| Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu Katkısı | 60 |
|---|---|
| Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı | 40 |
| Toplam | 100 |
Kurs Kategorisi
| Temel Meslek Dersleri | X |
|---|---|
| Uzmanlık/Alan Dersleri | |
| Destek Dersleri | |
| 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 | Matematik, fen bilimleri ve Elektrik-Elektronik Mühendisliği disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimine sahip olur; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde kullanır. | X | ||||
| 2 | Karmaşık mühendislik problemlerini saptar, tanımlar, formüle eder ve çözer; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçer ve uygular. | X | ||||
| 3 | Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlar; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygular. (Gerçekçi kısıtlar ve koşullar tasarımın niteliğine göre ekonomi, çevre sorunları, sürdürülebilirlik, üretilebilirlik, etik, sağlık, güvenlik, sosyal ve politik sorunlar gibi ögeleri içerir.) | X | ||||
| 4 | Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları seçer ve kullanır; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanır. | |||||
| 5 | Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlar, deney yapar, veri toplar, sonuçları analiz eder ve yorumlar. | |||||
| 6 | Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışır; bireysel çalışma yeteneğini geliştirir. | X | ||||
| 7 | Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurar; en az bir yabancı dil bilgisine sahip olur; etkin rapor yazar, yazılı raporları anlar, tasarım ve üretim raporları hazırlar, etkin sunum yapar, açık ve anlaşılır talimat verir ve alır. | |||||
| 8 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği konusunda farkındalık kazanır; bilgiye erişir, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izler ve kendini sürekli yeniler. | |||||
| 9 | Etik ilkelere uygun davranır, mesleki ve etik sorumluluk sahibi olur ve mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi sahibi olur. | |||||
| 10 | Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi sahibi olur; girişimcilik ve yenilikçilik konusunda farkındalık kazanır; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi edinir. | |||||
| 11 | Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkilerini bilir; çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları anlar ve mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık kazanır. | |||||
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 | 1 | 10 | 10 |
| Raporlar | |||
| Ödevler | |||
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
| Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi | 1 | 10 | 10 |
| Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi | 1 | 15 | 15 |
| Toplam İş Yükü | 115 | ||