AKTS - Veri Analitiğinde Uygulamalı Makine Öğrenme
Veri Analitiğinde Uygulamalı Makine Öğrenme (SE573) Ders Detayları
| Ders Adı | Ders Kodu | Dönemi | Saati | Uygulama Saati | Laboratuar Hours | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Veri Analitiğinde Uygulamalı Makine Öğrenme | SE573 | Alan Seçmeli | 3 | 0 | 0 | 3 | 5 |
| Ön Koşul Ders(ler)i |
|---|
| N/A |
| Dersin Dili | İngilizce |
|---|---|
| Dersin Türü | Seçmeli Dersler |
| Dersin Seviyesi | Fen Bilimleri Yüksek Lisans |
| Ders Verilme Şekli | |
| Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri | . |
| Dersin Öğretmen(ler)i |
|
| Dersin Amacı | |
| Dersin Eğitim Çıktıları |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; |
| Dersin İçeriği | Data istatistik hesapları; doğrusal ayırt edici analiz; karar verme ağaçları; yapay sinir ağları; Bayes öğrenme; veri mesafe ölçümleri; anlık ve takviyeli öğrenme; küme analizi; regresyon; destek vektör makinesi. |
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|
Kaynaklar
Değerlendirme System
| Çalışmalar | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Devam/Katılım | - | - |
| Laboratuar | - | - |
| Uygulama | - | - |
| Alan Çalışması | - | - |
| Derse Özgü Staj | - | - |
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | - | - |
| Ödevler | - | - |
| Sunum | - | - |
| Projeler | - | - |
| Rapor | - | - |
| Seminer | - | - |
| Ara Sınavlar/Ara Juri | - | - |
| Genel Sınav/Final Juri | - | - |
| Toplam | 0 | 0 |
| Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu Katkısı | |
|---|---|
| Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı | 100 |
| 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 bilgisi ve mühendislik bilgilerini bilişim sistemleriyle ilgili mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilir. | X | ||||
| 2 | Bilişim alanında deney tasarlar ve yapar, deney sonuçlarını analiz ederek yorumlar. | X | ||||
| 3 | Belirlenen gereksinimlere göre bir bilişim sistemini, bileşenini ve işlemini tasarlar. | X | ||||
| 4 | Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde görev yapabilir. | X | ||||
| 5 | Bilişim alanındaki mühendislik problemlerini belirler, formüle eder ve çözer. | |||||
| 6 | Meslek etik kurallarına uygun davranır. | |||||
| 7 | Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurar. | |||||
| 8 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği konusunda farkındalık kazanır. | |||||
| 9 | Çağdaş konular hakkında bilgi edinir. | X | ||||
| 10 | Mühendislik uygulamaları için gerekli modern mühendislik araçlarını, tekniklerini ve yetenekleri kullanabilir. | X | ||||
| 11 | Proje yönetimi yöntemlerini bilir ve uluslararası standartları tanır. | X | ||||
| 12 | Gerçek hayat problemleri için bilişimle ilgili mühendislik ürünleri ve prototipleri geliştirir. | X | ||||
| 13 | Profesyonel bilgiye katkı sağlar. | |||||
| 14 | Metodolojik bilimsel araştırma yapabilir. | |||||
| 15 | Orijnal ya da var olan bir bilgi kümesi etrafında bir bilimsel yapıt üretebilir, raporlar ve sunar. | |||||
| 16 | Üretilen orijinal fikri savunabilir. | |||||
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 | 3 | 48 |
| Sunum/Seminer Hazırlama | |||
| Projeler | |||
| Raporlar | |||
| Ödevler | 8 | 2 | 16 |
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
| Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi | 2 | 4 | 8 |
| Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi | 1 | 5 | 5 |
| Toplam İş Yükü | 125 | ||