Ders Adı | Kodu | Yerel Kredi | AKTS | Ders (saat/hafta) | Uygulama (saat/hafta) | Laboratuar (saat/hafta) |
---|---|---|---|---|---|---|
Uygulamalı Yapay Öğrenme | END3965 | 3 | 5 | 3 | 0 | 0 |
Önkoşullar | Yok |
---|
Yarıyıl | Güz, Bahar |
---|
Dersin Dili | İngilizce, Türkçe |
---|---|
Dersin Seviyesi | Lisans |
Dersin Türü | Seçmeli @ Endüstri Mühendisliği Lisans Programı (%30 İngilizce) |
Ders Kategorisi | Uzmanlık/Alan Dersleri |
Dersin Veriliş Şekli | Yüz yüze |
Dersi Sunan Akademik Birim | Endüstri Mühendisliği Bölümü |
---|---|
Dersin Koordinatörü | Ebru Geçici |
Dersi Veren(ler) | |
Asistan(lar)ı |
Dersin Amacı | Öğrenciye yapay öğrenme alanında kullanılan temel algoritmaların işleyişi hakkında bilgi vermek, yapay öğrenme modellerinin seçim metodlarını vermek ve gerçek problemer üzerinde uygulamalar yapabilmeyi öğretmek. |
---|---|
Dersin İçeriği | Giriş; Denetimli öğrenme; Basit ve Çoklu doğrusal regresyon; Aşırı Öğrenme, Bias ve Varyans; Eğitim, Doğrulama ve Test kümeleri; Model Değerlendirmesi ve Seçimi; Sınıflandırma, Lojistik Regresyon, KNN; Yapay Sinir Ağları; Karar ağaçları Rassal Ormanlar; Denetimsiz Öğrenme: Kümeleme ve K-ortalamaları |
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar |
|
Opsiyonel Program Bileşenleri | Yok |
Ders Öğrenim Çıktıları
- Öğrenciler yapay öğrenme modellerinin değerlendirmesini yapabilecekler
- Öğrenciler yapay öğrenmenin temellerini öğrenecekler
- Öğrenciler modeller arasında seçim yapmayı öğrenecekler
- Öğrenciler yapay öğrenme modellerini Python dili ile kodlamayı öğrenecekler
- Öğrenciler güncel problemleri üzerinde baştan sona yapay öğrenme modelleri kurabilecekler
Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi
DÖÇ-1 | DÖÇ-2 | DÖÇ-3 | DÖÇ-4 | DÖÇ-5 | |
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 | - | - | - | - | - |
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
---|---|---|
1 | Yapay Öğrenmeye Giriş | Ders Notları Hafta 1 |
2 | Denetimli Öğrenme | Ders Notları Hafta 2 |
3 | Basit ve Çoklu Doğrusal Regresyon | Ders Notları Hafta 3 |
4 | Aşırı Öğrenme, Yanlılık ve Varyans | Ders Notları Hafta 4 |
5 | Model Validasyonu | Ders Notları Hafta 5 |
6 | Model Değerlendirme ve Özellik Seçimi | Ders Notları Hafta 6 |
7 | Sınıflandırma, Lojistik Regresyon | Ders Notları Hafta 7 |
8 | Ara Sınav 1 | |
9 | KNN (K-En Yakın Komşuluk) | Ders Notları Hafta 8 |
10 | Yapay Sinir Ağları | Ders Notları Hafta 9 |
11 | Karar Ağaçları | Ders Notları Hafta 10 |
12 | Çoklu Öğrenme | Ders Notları Hafta 11 |
13 | Denetimsiz Öğrenme: Kümeleme | Ders Notları Hafta 12 |
14 | Boyut İndirgeme | Ders Notları Hafta 13 |
15 | Proje Ödevleri ve Sunumlar | |
16 | Final |
Değerlendirme Sistemi
Etkinlikler | Sayı | Katkı Payı |
---|---|---|
Devam/Katılım | ||
Laboratuar | ||
Uygulama | ||
Arazi Çalışması | ||
Derse Özgü Staj | ||
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | ||
Ödev | 2 | 60 |
Sunum/Jüri | ||
Projeler | ||
Seminer/Workshop | ||
Ara Sınavlar | ||
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 | 2 | |
Laboratuar | |||
Uygulama | |||
Arazi Çalışması | |||
Sınıf Dışı Ders Çalışması | 15 | 2 | |
Derse Özgü Staj | |||
Ödev | 2 | 12 | |
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
Projeler | |||
Sunum / Seminer | |||
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | |||
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 10 | |
Toplam İşyükü : | |||
Toplam İşyükü / 30(s) : | |||
AKTS Kredisi : |
Diğer Notlar | Yok |
---|