| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS | | İDR527 | Makine Öğrenmesi | Seçmeli | 1 | 1 | 6 |
|
| Dersin Seviyesi |
| Doktora |
| Dersin Amacı |
| Makine öğrenme teknikleri hakkında genel bilgi sahibi olur.
Seçilen Makine öğrenme tekniklerinin çalışma prensibini öğrenir.
Makine öğrenmenin sosyal bilimler alanındaki kullanım alanları ile ilgili çıkarımlarda bulunabilir.
Seçilen tekniklerin matematiksel yapısını öğrenir.
Analizler sonucu elde edilen bulguları yorumlayabilir |
| Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri |
| Doç. Dr. Hakan PABUÇCU |
| Öğrenme Çıktıları |
| 1 | Makine öğrenme teknikleri hakkında genel bilgi sahibi olur. | | 2 | Seçilen Makine öğrenme tekniklerinin çalışma prensibini öğrenir. | | 3 | Makine öğrenme sosyal bilimler alanındaki kullanım alanları ile ilgili çıkarımlarda bulunabilir | | 4 | Seçilen tekniklerin matematiksel yapısını öğrenir. | | 5 | Analizler sonucu elde edilen bulguları yorumlayabilir |
|
| Öğrenim Türü |
| Birinci Öğretim |
| Dersin Ön Koşulu Olan Dersler |
| Yok |
| Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar |
| Yok |
| Dersin İçeriği |
| Akıl ve yapay zekâ, destek vektör makineleri, sinir ağları, karar ağaçları, bayes sınıflandırıcılar |
| Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği |
|
| 1 | Akıllı ve yapay zeka | | | | 2 | Karar ağaçları | | | | 3 | Naive Bayes sınıflandırıcıları | | | | 4 | Kayıp fonksiyonları ile öğrenme | | | | 5 | Sinir ağları | | | | 6 | Sinir ağları | | | | 7 | Ara-sınav | | | | 8 | Sinir ağları | | | | 9 | Destek vektör makineleri | | | | 10 | Destek vektör makineleri | | | | 11 | Özellik seçim teknikleri | | | | 12 | Özellik seçim teknikleri | | | | 13 | Seçilmiş sinir ağları algoritmaları | | | | 14 | Genel değerlendirme | | |
|
| Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar |
| Öztemel, E. (2003). Yapay sinir ağlari. PapatyaYayincilik.
Elmas, Ç. (2018). Yapay zeka uygulamaları., Seçkin yayıncılık.
The Elements of Statistical Learning by T. Hastie, R. Tibshirani, and J. H.
Friedman (publisher: Springer)
http://www.stanford.edu/~hastie/ElemStatLearn/printings/ESLII_print12.pdf
Pattern Recognition and Machine Learning by Christopher M. Bishop
(publisher: Springer)
Machine Learning by Tom M. Mitchell (publisher: McGraw-Hill) |
| Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları |
|
| Değerlendirme | |
| Ara Sınav | 1 | 100 | | TOPLAM | 100 | |
| Final Sınavı | 1 | 100 | | TOPLAM | 100 | | Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 | | Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 | | TOPLAM | 100 |
| | Dersin Sunulduğu Dil | | Türkçe | | Staj Durumu | | Yok |
|
| İş Yükü Hesaplaması |
|
| Ara Sınav | 1 | 1 | 1 |
| Final Sınavı | 1 | 2 | 2 |
| Derse Katılım | 14 | 3 | 42 |
| Uygulama/Pratik | 1 | 20 | 20 |
| Alan Çalışması | 1 | 20 | 20 |
| Bireysel Çalışma | 1 | 30 | 30 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 1 | 30 | 30 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 1 | 30 | 30 |
|
| Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi |
| ÖÇ1 | 2 | 3 | 3 | 3 | 3 | 4 | | ÖÇ2 | 3 | 3 | 5 | 2 | 4 | 5 | | ÖÇ3 | 3 | 5 | 4 | 3 | 5 | 1 | | ÖÇ4 | 5 | 4 | 4 | 4 | 5 | 2 | | ÖÇ5 | 3 | 5 | 4 | 5 | 4 | 4 |
|
| * Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek |
 |
| |