Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Tezli Yüksek Lisans
Dersin Ayrıntıları
KTO KARATAY ÜNİVERSİTESİ
Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Tezli Yüksek Lisans Programı
Ders Bolognaları
Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Tezli Yüksek Lisans Programı
Ders Bolognaları
| Ders Kodu | Ders Adı | Yıl | Dönem | Yarıyıl | T+U+L | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 80511116 | Makine Öğrenmesi | 2023 | Güz | 1 | 3+0+0 | 7,5 | 7,5 |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Düzeyi | Yüksek Lisans (TYYÇ: 7. Düzey / QF-EHEA: 2. Düzey / EQF-LLL: 7. Düzey) |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Yöntem ve Teknikler | - |
| Dersin Veriliş Şekli | Yüz Yüze |
| Ön Koşullar | - |
| Dersin Koordinatörü | - |
| Dersi Veren(ler) | Doç. Dr. Ali ÖZTÜRK |
| Yardımcı(lar) | - |
Dersin Öğretim Eleman(lar)ı
| Adı Soyadı | Oda No. | E-Posta Adresi | Dahili | Görüşme Saatleri |
|---|---|---|---|---|
| Doç. Dr. Ali ÖZTÜRK | - | [email protected] |
Dersin İçeriği
Kavram öğrenmesi, Karar ağacı öğrenmesi, Hipotezleri değerlendirme, Yapay sinir ağları, Bayes öğrenmesi, Durum-tabanlı öğrenme, Genetik algoritmalar, Pekiştirme ile öğrenme, Öğrenmesi algoritmalarının değerlendirilmesi ve karşılaştırılması
Dersin Amacı
Makine öğrenmesi kavramlarını ve algoritmalarını öğretmek, verilen probleme en uygun yöntemi seçebilme, algoritmaların performans değerlendirmesi ve karşılaştırmasını yapabilme becerilerini vermektir.
Dersin Alan Öğretimini Sağlamaya Yönelik Katkısı
| Temel Meslek Dersleri | |
| Uzmanlık / Alan Dersleri | |
| Destek Dersleri | |
| Aktarılabilir Beceri Dersleri | |
| Beşeri, İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri |
Dersin Haftalık İçeriği
| Hafta | Konu |
|---|---|
| 1 | Kavram Öğrenmesi |
| 2 | Kavram Öğrenmesi |
| 3 | Karar Ağacı Öğrenmesi |
| 4 | Karar Ağacı Öğrenmesi |
| 5 | Yapay Sinir Ağları |
| 6 | Yapay Sinir Ağları |
| 7 | Bayes Öğrenmesi |
| 8 | Bayes Öğrenmesi |
| 9 | Durum-tabanlı Öğrenme |
| 10 | Durum-tabanlı Öğrenme |
| 11 | Genetik Algoritmalar |
| 12 | Genetik Algoritmalar |
| 13 | Pekiştirme ile Öğrenme |
| 14 | Pekiştirme ile Öğrenme |
Ders Kitabı veya Malzemesi
| Kaynaklar | Introduction to Machine Learning, Ethem Alpaydın, MIT Press, 2nd Ed, 2010 |
| Tom Mitchell, Machine Learning, McGraw-Hill, 1997 |
AKTS / Çalışma Yükü Tablosu
| Etkinlik | Sayı | Süre | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Hafta Sayısı ve Saati | 14 | 3 | 42 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön çalışma, Kütüphane, Pekiştirme) | 14 | 3 | 42 |
| Ara Sınav | 0 | 0 | 0 |
| Kısa Sınav | 0 | 0 | 0 |
| Ödev | 0 | 0 | 0 |
| Uygulama | 0 | 0 | 0 |
| Laboratuvar | 0 | 0 | 0 |
| Proje | 0 | 0 | 0 |
| Atölye | 0 | 0 | 0 |
| Sunum/Seminer Hazırlama | 0 | 0 | 0 |
| Alan Çalışması | 0 | 0 | 0 |
| Dönem Sonu Sınavı | 1 | 131 | 131 |
| Diğer | 1 | 10 | 10 |
| Toplam İş Yükü: | 225 | ||
| Toplam Yük / 30 | 7,50 | ||
| Dersin AKTS Kredisi: | 8 | ||