| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Makine Öğrenmesi | ISE 511 | 0 | 3 + 0 | 3 | 6 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | YUKSEK_LISANS |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Dr.Öğr.Üyesi ESİN AYŞE ZAİMOĞLU |
| Dersi Verenler | Dr.Öğr.Üyesi ESİN AYŞE ZAİMOĞLU, |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Kategorisi | Diğer |
| Dersin Amacı | |
| Dersin İçeriği |
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|---|---|---|
| 1 | Makine öğrenmesinin matematiksel temellerinin kavranması | Anlatım, Soru-Cevap, | |
| 2 | Makine öğrenmesi yöntemlerinin öğrenilmesi ve bu yöntemleri kullanabilme becerisinin kazanılması | Anlatım, Soru-Cevap, | |
| 3 | Python derin öğrenme kütüphanelerinin tanınması ve bu kütüphaneleri uygulamalarda kullanabilme becerisinin kazandırılması | Problem Çözme, Gösterip Yaptırma, Proje, |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Yapay Zeka ve Makina Öğrenme | |
| 2 | Makina Öğrenme Temel Kavramlar | |
| 3 | Değerlendirme Kriterleri ve Model Seçilmesi | |
| 4 | Makina Öğrenme Algoritmaları | |
| 5 | Veri Setleri | |
| 6 | Sınıflandırma Algoritmaları | |
| 7 | Tahmin Algoritmaları | |
| 8 | Derin Öğrenme | |
| 9 | Zaman Serileri Tahmini | |
| 10 | GANs | |
| 11 | Graf Sinir ağları, YOLO, Prophet, ChatGPT | |
| 12 | Transfer Öğrenme | |
| 13 | Makina Öğrenme Platformları | |
| 14 | Makina Öğrenme Projeleri |
| Kaynaklar | |
|---|---|
| Ders Notu | |
| Ders Kaynakları | |
| Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Yaşadığı toplumun bilgi toplumu olmasına katkıda bulunmak, toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik sorunlara çözüm sunmak amaçlarıyla alanındaki bilimsel, teknolojik, sosyal veya kültürel ilerlemeleri ulusal ve uluslararası bilimsel ortamlarda (toplantılarda) tanıtır. | X | |||||
| 2 | Alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, alanında güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgiye sahip olup ve elde ettiği bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular. | X | |||||
| 3 | Alanı ile ilgili problemleri tanımlar ve formüle eder, yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir; karmaşık sistem veya süreçleri tasarlar ve tasarımlarında yenilikçi/alternatif çözümler ile gelişmekte olan yenilikçi yöntemleri kullanır. | X | |||||
| 4 | Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular, belirsiz, sınırlı ya da eksik verileri bilimsel yöntemlerle tamamlar; verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. | X | |||||
| 5 | Alanındaki uygulamaların sosyal, çevresel, sağlık, güvenlik, hukuki boyutlarını ve iş hayatı uygulamalarını bilir ve bunların getirdiği kısıtların farkındadır. Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin bir biçimde birlikte ve ya bağımsız çalışabilir ve sorumluluk alır. | X | |||||
| 6 | Bilişim sistemlerinin işleyişinde verinin önemini ortaya koyarak veri hazırlama, veri analizi ve veri görselleştirme uygulamaları ile sistem verimliliğine katı sağlayıcı yetkinlikler kazanır. | X | |||||
| 7 | İlgili alanlarda kitap, makale ve benzeri bilimsel yayın üretmek ve uygulama yapabilmek için gerekli yetkinlikleri kazanır. | X | |||||
| # | Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı | PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Makine öğrenmesinin matematiksel temellerinin kavranması | 0 | 3 | 1 | 1 | 2 | 4 | 4 |
| 2 | Makine öğrenmesi yöntemlerinin öğrenilmesi ve bu yöntemleri kullanabilme becerisinin kazanılması | 2 | 2 | 5 | 5 | |||
| 3 | Python derin öğrenme kütüphanelerinin tanınması ve bu kütüphaneleri uygulamalarda kullanabilme becerisinin kazandırılması |
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| 1. Ara Sınav | 100 |
| Toplam | 100 |
| 1. Final | 60 |
| 1. Yıl İçinin Başarıya | 40 |
| 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 |
| Ara Sınav | 1 | 10 | 10 |
| Ödev | 1 | 10 | 10 |
| Final | 1 | 25 | 25 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 16 | 3 | 48 |
| Toplam İş Yükü | 141 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 5,64 | ||
| dersAKTSKredisi | 6 | ||