| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Örüntü Tanıma | BSM 456 | 8 | 3 + 0 | 3 | 5 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Dr.Öğr.Üyesi SERAP ÇAKAR KAMAN |
| Dersi Verenler | |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Kategorisi | Diğer |
| Dersin Amacı | Günümüzde imalat sonrası kalite kontrol uygulamalarının büyük bir bölümü örüntü tanıma tekniklerini içermektedir. Enformasyon teknolojilerindeki gelişime paralel olarak parmak izi, imza, retina,ses ve yüz gibi kişisel tanımlama sistemlerinin tasarımında örüntü tanıma tekniklerinden yararlanılmaktadır. Kredi kartı başvuru değerlendirme sistemleri gibi sosyal içerikli konularda örüntü tanıma uygulamalarındandır. Bu ders sonunda öğrencilerin örüntü tanıma kavramını anlamış olmaları ve yukarıda bahsi geçen uygulamalarda problem çözüm aşamalarını belirleyip gerekli araştırma sonrası algoritmalarını oluşturup yazılımını yapabilmesi hedeflenmektedir. |
| Dersin İçeriği | Örüntünün tanımı ve temel kavramlar. Pattern sınıfları. Özellik çıkartımı. Örüntü sınıflandırma teknikleri. İstatistiksel örüntü sınıflandırma. İstatistiksel karar verme kuramı. Makine öğrenmesine giriş. Makine öğrenmesi ile örüntü tanıma. Öğretmenli ve öğretmensiz öğrenme. Sınıflandırmada hata analiz yöntemleri. Uygulamalar (Parmak izi, endüstriyel parça, imza ve karakter tanıma) |
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|---|---|---|
| 1 | Örüntü tanımanın temellerini kavramak | Anlatım, Alıştırma ve Uygulama, Proje Temelli Öğrenme , | Sınav, Ödev, Proje / Tasarım, |
| 2 | Güncel örüntü tanıma uygulamalarını bilmek | Anlatım, Bireysel Çalışma, | Sınav, Ödev, |
| 3 | Örüntü sınıflandırma yöntemlerini bilmek | Anlatım, Alıştırma ve Uygulama, Bireysel Çalışma, Proje Temelli Öğrenme , | Sınav, Ödev, Proje / Tasarım, |
| 4 | Bir örüntü tanıma sistemini tasarlayabilmek | Anlatım, Bireysel Çalışma, Problem Çözme, Proje Temelli Öğrenme , | Sözlü Sınav, Ödev, Proje / Tasarım, |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Örüntünün tanımaya giriş | |
| 2 | Örüntünün tanıma sistemleri | |
| 3 | Yapısal yöntemler | |
| 4 | Bayes karar teorisi | |
| 5 | Yapay Sinir Ağları ve Bulanık Mantık | |
| 6 | Parzen çerçeveleri | |
| 7 | Olasılıksal sinir ağı (PNN) | |
| 8 | En yakın komşu sınıflandırıcıları | |
| 9 | Lineer diskriminant analizi | |
| 10 | Radyal temelli fonksiyon ağları (RBF) | |
| 11 | RBF sınıflandırıcıları | |
| 12 | RBF merkez seçme yöntemleri | |
| 13 | Destek vektör makinesi (SVM) | |
| 14 | Örnek Uygulamalar |
| Kaynaklar | |
|---|---|
| Ders Notu | Ders Notları(EBS) |
| Ders Kaynakları | 1-AWCOCK G.J. and THOMAS R., Applied Image Processing, McGraw-Hill, Inc., 1996. 2-TYETER D.R. The pattern recognition basis of artifical intelligence, California: IEEE Computer Society, 1998. 3-ALTUNER M., Dönüştürüceler, Erciyes Üniversitesi Mühendislik Fakültesi, 1996. 4-DEVROYE L. GYORFI L., LUGOSI G., "A Probabilistic Theory of Pattern Recognition", Springer-Verlag New York, 1996. 5-AKDENİZ F., Olasılık ve istatistik, Baki kitabevi, Adana, 1998. 6-JAHNE B., Digital Image Processing, Springer Verlag, Berlin, 2005. |
| Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi. | X | |||||
| 2 | Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. | X | |||||
| 3 | Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. | X | |||||
| 4 | Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. | X | |||||
| 5 | Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi. | X | |||||
| 6 | Bilişim Teknolojilerinin yönetim, denetim, gelişim ve güvenliği/güvenilirliği hakkında bilgi sahibi olma ve farkındalık, | X | |||||
| 7 | Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi. | X | |||||
| 8 | Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi. | X | |||||
| 9 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi. | X | |||||
| 10 | Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi. | ||||||
| 11 | Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi. | X | |||||
| 12 | Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık. | ||||||
| # | Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı | PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | PÇ 11 | PÇ 12 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Örüntü tanımanın temellerini kavramak | ||||||||||||
| 2 | Güncel örüntü tanıma uygulamalarını bilmek | ||||||||||||
| 3 | Örüntü sınıflandırma yöntemlerini bilmek | ||||||||||||
| 4 | Bir örüntü tanıma sistemini tasarlayabilmek |
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| 1. Ara Sınav | 65 |
| 1. Kısa Sınav | 5 |
| 2. Kısa Sınav | 5 |
| 1. Ödev | 25 |
| Toplam | 100 |
| 1. Yıl İçinin Başarıya | 50 |
| 1. Final | 50 |
| Toplam | 100 |
| AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) | 16 | 3 | 48 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 16 | 3 | 48 |
| Ara Sınav | 1 | 10 | 10 |
| Kısa Sınav | 2 | 4 | 8 |
| Ödev | 1 | 8 | 8 |
| Final | 1 | 15 | 15 |
| Toplam İş Yükü | 137 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 5,48 | ||
| dersAKTSKredisi | 5 | ||