Ders Adı | Kodu | Yerel Kredi | AKTS | Ders (saat/hafta) | Uygulama (saat/hafta) | Laboratuar (saat/hafta) |
---|---|---|---|---|---|---|
Gömülü Sistemlerde Makine Öğrenmesi | EHM3741 | 3 | 5 | 3 | 0 | 0 |
Önkoşullar | Yok |
---|
Yarıyıl | Güz |
---|
Dersin Dili | İngilizce, Türkçe |
---|---|
Dersin Seviyesi | Lisans |
Dersin Türü | Seçmeli @ Elektronik & Haberleşme Mühendisliği Lisans Programı (%30 İngilizce) |
Ders Kategorisi | Uzmanlık/Alan Dersleri |
Dersin Veriliş Şekli | Yüz yüze |
Dersi Sunan Akademik Birim | Elektronik & Haberleşme Mühendisliği Bölümü |
---|---|
Dersin Koordinatörü | Nihan Kahraman |
Dersi Veren(ler) | |
Asistan(lar)ı | Hatice Vildan Düdükçü, Tuba SALTÜRK |
Dersin Amacı | Makine öğrenmesi algoritmalarının teorik temellerinin kavratılması, Python üzerinde uygulamalarının yapılması |
---|---|
Dersin İçeriği | Veriden bilgiye dönüşüm, veri önişleme, öznitelik çıkarımı, regresyon yöntemleri, sınıflandırma, performans değerlendirme ölçütleri teorik bilgileri ve öğrenilen konulara ait python uygulamaları |
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar |
|
Opsiyonel Program Bileşenleri | Yok |
Ders Öğrenim Çıktıları
- Yapay zeka ve makine öğrenmesi kavramlarının tanınması
- Veri işleme ilgili kavramların öğrenilmesi
- Çeşitli regresyon problemlerinin çözümünün öğrenilmesi
- Sınıflandırma yöntemleri hakkında teorik ve uygulamalı bilgi kazanımı
Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi
DÖÇ-1 | DÖÇ-2 | DÖÇ-3 | DÖÇ-4 | |
PÇ-1 | - | - | - | - |
PÇ-2 | - | - | - | - |
PÇ-3 | - | - | - | - |
PÇ-4 | - | - | - | - |
PÇ-5 | - | - | - | - |
PÇ-6 | - | - | - | - |
PÇ-7 | - | - | - | - |
PÇ-8 | - | - | - | - |
PÇ-9 | - | - | - | - |
PÇ-10 | - | - | - | - |
PÇ-11 | - | - | - | - |
PÇ-12 | - | - | - | - |
PÇ-13 | - | - | - | - |
PÇ-14 | - | - | - | - |
PÇ-15 | - | - | - | - |
PÇ-16 | - | - | - | - |
PÇ-17 | - | - | - | - |
PÇ-18 | - | - | - | - |
PÇ-19 | - | - | - | - |
PÇ-20 | - | - | - | - |
PÇ-21 | - | - | - | - |
PÇ-22 | - | - | - | - |
PÇ-23 | - | - | - | - |
PÇ-24 | - | - | - | - |
PÇ-25 | - | - | - | - |
PÇ-26 | - | - | - | - |
PÇ-27 | - | - | - | - |
PÇ-28 | - | - | - | - |
PÇ-29 | - | - | - | - |
PÇ-30 | - | - | - | - |
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
---|---|---|
1 | Yapay zeka ve Makine Öğrenmesinde Temel Kavramlar | |
2 | Veriden Bilgiye Dönüşüm | |
3 | Veri Ön İşleme | |
4 | Öznitelik Çıkarımı | |
5 | Makine öğrenimi kütüphaneleri 1 | |
6 | Makine öğrenimi kütüphaneleri 2 | |
7 | Veri işleme ve öznitelik çıkarımına yönelik bilgisayar uygulamaları | |
8 | Ara Sınav 1 | |
9 | Makine Öğrenimi Algoritmaları | |
10 | Regresyon ve Sınıflama Yöntemleri | |
11 | Sinir Ağları | |
12 | Regresyon ve Sınıflama Amaçlı Vekil Modeller | |
13 | Gömülü Sistem Uygulamaları | |
14 | Gömülü Sistem Uygulamaları | |
15 | ||
16 | Final |
Değerlendirme Sistemi
Etkinlikler | Sayı | Katkı Payı |
---|---|---|
Devam/Katılım | ||
Laboratuar | ||
Uygulama | ||
Arazi Çalışması | ||
Derse Özgü Staj | ||
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | ||
Ödev | 2 | 20 |
Sunum/Jüri | ||
Projeler | 1 | 30 |
Seminer/Workshop | ||
Ara Sınavlar | 1 | 10 |
Final | 1 | 40 |
Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı | ||
Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı | ||
TOPLAM | 100 |
AKTS İşyükü Tablosu
Etkinlikler | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İşyükü |
---|---|---|---|
Ders Saati | 13 | 3 | |
Laboratuar | |||
Uygulama | |||
Arazi Çalışması | |||
Sınıf Dışı Ders Çalışması | |||
Derse Özgü Staj | |||
Ödev | 2 | 10 | |
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
Projeler | 1 | 21 | |
Sunum / Seminer | |||
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 20 | |
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 20 | |
Toplam İşyükü : | |||
Toplam İşyükü / 30(s) : | |||
AKTS Kredisi : |
Diğer Notlar | Yok |
---|