| Zorunluluk |
: |
Seçmeli |
| Önkoşul ders(ler) |
: |
ELE320 |
| Eşzamanlı ders(ler) |
: |
- |
| Veriliş biçimi |
: |
Yüz yüze |
| Öğrenme ve öğretme teknikleri |
: |
Anlatım, Soru-Yanıt, Sorun/Problem Çözme, Programlama |
| Dersin amacı |
: |
Bu ders, makine öğreniminin teorisine ve uygulamalarına bir giriş sağlar. Dersin amacı, makine öğrenmesi konularında kapsamlı bir bilgiye sahip olmaları, gerçek dünya problemlerine uygun modeller geliştirebilmeleri ve bunları yaparken Python programlama dilini kullanabilmeleridir. |
| Dersin öğrenme çıktıları |
: |
Bu dersi başarıyla tamamlayan bir öğrenci, makine öğrenimi konusunda hem teorik hem de pratik bilgilere sahip olur ve bilgilerini gerçek dünya problemlerine uygulayabilir. Veri işlemede sınıflandırma, regresyon, kümeleme, denetimli ve denetimsiz teknikleri bilir ve performans ölçütlerine bağlı olarak birkaç model arasından seçim yapabilir. |
| Dersin içeriği |
: |
Makine Öğrenimine Giriş, Python Programlama Dilinde Makine Öğrenimi Araçları ve Kitaplıkları, k-En Yakın Komşular, Naïve Bayes Sınıflandırıcı, Maksimum Olabilirlik Tahmini, Karar Ağaçları, Destek Vektör Makineleri, Yapay Sinir Ağları, Derin Öğrenme, Otomatik Kodlama ve Kendini Denetim, Üretken Karşıt Ağlar, Sınıflandırma Başarım Metrikleri, Model Seçimi, Boyut Azaltma, Kümeleme, Regresyon, Kolektif Öğrenme |
| Kaynaklar |
: |
Ethem Alpaydin, Introduction to Machine Learning, The MIT Press, 2020 Christopher Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, 2006. Edward Raff, Inside Deep Learning, Manning, 2022 |
Dersin Öğrenme Çıktılarının Program Yeterlilikleri İle İlişkilendirilmesi
| Program yeterlilikleri |
Katkı düzeyi |
| 1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
| 1. |
Elektrik ve Elektronik Mühendisliği'nin gerektirdiği kuramsal ve uygulamalı bilgilere sahiptir. | | | | | |
| 2. |
Matematik, Fen Bilimleri ve Elektrik ve Elektronik Mühendisliği alanlarındaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri mühendislik çözümleri için kullanır. | | | | | |
| 3. |
Elektrik ve Elektronik Mühendisliği problemlerini saptar, tanımlar, modeller ve probleme uygun analitik veya nümerik yöntemleri uygulayarak çözer. | | | | | |
| 4. |
Gerçekçi kısıtlar altında sistem tasarlar; bu doğrultuda modern yöntemleri ve araçları kullanır. | | | | | |
| 5. |
Deney tasarlar, yapar, sonuçları analiz eder ve yorumlar. | | | | | |
| 6. |
Bireysel veya takım üyesi olarak disiplinlerarası çalışma yapacak altyapıya sahiptir. | | | | | |
| 7. |
Bilgiye erişir, kaynak araştırması yapar, veri tabanlarını ve diğer bilgi kaynaklarını kullanır, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izler. | | | | | |
| 8. |
Proje planlaması ve zaman yönetimi yapar, mesleki gelişimini planlar. | | | | | |
| 9. |
İleri düzeyde bilgisayar donanım ve yazılım bilgisine sahiptir, bilişim ve iletişim teknolojilerini etkin kullanır. | | | | | |
| 10. |
Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurar; İngilizce'yi ileri düzeyde kullanır. | | | | | |
| 11. |
Mesleki, etik ve toplumsal sorumluluğunun bilincindedir. | | | | | |
| 12. |
Mühendislik çözümlerinin ve uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlardaki etkilerinin bilincindedir; çağın sorunları hakkında bilgi sahibidir. | | | | | |
| 13. |
Yenilikçi ve sorgulayıcıdır; mesleki özgüveni yüksektir. | | | | | |
