BPP253 Makine Öğrenmesi

3 AKTS - 2-0 Süre (T+U)- 3. Yarıyıl- 2 Yerel Kredi

Genel Bilgi

Kod BPP253
Ad Makine Öğrenmesi
Dönem 2024-2025 Eğitim-Öğretim Yılı
Yarıyıl 3. Yarıyıl
Süre (T+U) 2-0 (T-U) (17 Hafta)
AKTS 3 AKTS
Yerel Kredi 2 Yerel Kredi
Eğitim Dil Türkçe
Seviye Ön Lisans Dersi
Tür Normal
Öğretim Şekli Yüz Yüze Öğretim
Bilgi Paketi Koordinatörü Öğr. Gör.Dr. YILMAZ KOÇAK
Dersin Öğretim Elemanı
Güncel dönem ders programı henüz yapılmamıştır.


Dersin Amacı / Hedefi

Makine Öğrenmesi kavram ve yöntemleri konusunda temel seviyede bilgi kazandırmak, makine öğrenmesi algoritmaların genel yapısını kavratmak, seçilen bir programlama diliyle (Python vs.) makine öğrenmesi algoritmalarını kodlama yetisini kazandırmak.

Dersin İçeriği

Makine Öğrenmesinin tanımı, algoritmalarının genel yapısı, makinesi öğrenmesi algoritmalarının seçilen programlama diliyle kodlanması, regresyon ve sınıflandırma algoritmaları, Destek Vektör Makineleri.

Dersin Ön Koşulu

Yok

Kaynaklar

Uğuz S., Makine Öğrenmesi Teorik Yönleri ve Pyhton Uygulaması, Nobel Yayınları 2. Basım, 2021

Notlar

Smola, A. and Vishwanathan, S.V.N. Introduction to Machine Learning, Yahoo Labs, Santa Clara


Dersin Öğrenme Çıktıları

Sıra Dersin Öğrenme Çıktıları
ÖÇ01 Makine Öğrenmesi kavramını ve algoritmalarını açıklar
ÖÇ02 Veri Ön İşleme Sürecini tanımlar ve kodlamasını yapar
ÖÇ03 Regresyon kavramlarını açıklar
ÖÇ04 Basit ve çoklu doğrusal regresyon problemlerinin çözümü için program yazar
ÖÇ05 K-En Yakın Komşu Algoritmasını izah eder
ÖÇ06 Sınıflandırma ve Sınıflandırma için performans ölçütlerini tanımlar
ÖÇ07 Destek Vektör Makineleri kavramlarını açıklar


Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi

Sıra Tür Program Öğrenme Çıktıları Duzey
PÖÇ01 Yetkinlikler - İletişim ve Sosyal Yetkinlik Sektörel bazda tüm paydaşlarla etkili iletişim kurar.
PÖÇ02 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Bilgisayar yazılımı geliştirmek için gerekli olan, algoritma, sıralı ve eşzamanlı akış mantığını kurabilecek temel bilgilere sahiptir. 4
PÖÇ03 Yetkinlikler - Alana Özgü Yetkinlik Mikrodenetleyiciler, gömülü sistemler ve analog/dijital elektronik alanlarında temel düzeyde problemlere yönelik sistemler tasarlar.
PÖÇ04 Yetkinlikler - Alana Özgü Yetkinlik Bilgi iletişim teknolojileri ile ilgili, mesleğine özgü temel yazılımları kullanır. 3
PÖÇ05 Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği Bilgisayar Programcılığı alanındaki yazılımsal ve donanımsal gelişmeleri bağımsız öğrendiklerini uygular. 3
PÖÇ06 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Bilgisayar Teknolojileri ve Programlama alanında tanımı iyi yapılmış problemlerin çözümü için gerekli olan yöntemleri açıklar. 3
PÖÇ07 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Web, mobil ve diğer elektronik platformlara özgü yazılım geliştirmek için gerekli temel bilgi düzeyine sahiptir. 2
PÖÇ08 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı Masaüstü ve diğer ortamlar için yazılım geliştirir. 3
PÖÇ09 Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği Planlanmış bir proje dahilinde, proje geliştirme süreçlerinde, bağımsız veya gruba dahil olarak etkin rol üstlenir.
PÖÇ10 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Proje planlama, geliştirme, uygulama süreçlerini bilir.
PÖÇ11 Yetkinlikler - Alana Özgü Yetkinlik Bilgisayar ve ağ ortamında veriler ile ilgili saklama, düzenleme, sorgulama, vb. işlemlerini yapar.
PÖÇ12 Yetkinlikler - Alana Özgü Yetkinlik Öngörülemeyen donanımsal ve yazılımsal sorunları çözme becerisine sahiptir.
PÖÇ13 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı Çözümlemesi yapılmış ve algoritması hazırlanmış, yazılım bileşenlerini kodlar. 3
PÖÇ14 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Yazılım geliştirlirken kullanılacak yöntemleri bilir. 2
PÖÇ15 Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği Bilişim teknolojileri alanı ile ilgili güncel yenilik ve gelişmeleri sürekli takip eder.
PÖÇ16 Yetkinlikler - İletişim ve Sosyal Yetkinlik Bir yabancı dilde sözlü ve yazılı olarak iletişim kurar.
PÖÇ17 Yetkinlikler - İletişim ve Sosyal Yetkinlik Bilişim teknolojileri mesleğini ile ilgili ahlakı ve etik davranışların gerekliliği olgusuna sahiptir.
PÖÇ18 Yetkinlikler - Alana Özgü Yetkinlik Alanı ile ilgili, iş güvenliği ilgili gerekli bilince sahiptir.
PÖÇ19 Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı İşletim sistemlerini yönetici özellikleri ile kullanır.
PÖÇ20 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Girişimcilik, kariyer yönetimi, yaşamboyu öğrenme ile ilgili temel bilgilere sahiptir.
PÖÇ21 Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği Çevre bilincine, çevre duyarlılığına,atık depolama ve güvenliği ile ilgili temel bilgiye sahiptir.


Haftalık Akış

Hafta Konu Ön Hazırlık Yöntemler
1 Makine Öğrenmesinde Python kullanımının önemi Pyhton Programlama Dilini kaynak kitaplardan ve arama motorlarından inceleme Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama
2 Numpy/Pandas kütüphanelerinin yüklenmesi ve kullanılması Python Kütüphanelerini kaynak kitaplardan ve arama motorlarından inceleme Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama
3 Matplotlib kütüphanesi ile verilerin görselleştirilmesi Python ile Veri Görselleştirmenin incelenmesi Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama
4 Vektörler ve Matrisler Verktörler ve Matrislerin araştırılması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap
5 Makine Öğrenmesinde Temel Kavramlar Kaynak kitaplardan konunun okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma
6 Makine Öğrenmesinde Uygulama Geliştirme Süreçleri Kaynak kitaplardan konunun okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama
7 Veri Önişleme Veri Önişleme kavramının araştırılması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma
8 Ara Sınavlar Sınava hazırlık Ölçme Yöntemleri:
Yazılı Sınav
9 Basit Doğrusal Regresyon Regresyon kavramının araştırılması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama
10 Çoklu Doğrusal Regresyon Regresyon çeşitlerinin araştırılması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama
11 Regresyon için Performans Karşılaştırma Ölçütleri Performansı değerlendirmesinin araştırılması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama
12 Bayes Teoremi ve Sınıflandırma Sınıflandırma kavramının araştırılması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma
13 Sınıflandırma için Performans Karşılaştırma Ölçütleri Sınıflandırma kriterlerinin araştırılması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama
14 K-En Yakın Komşu Algoritması Komşuluk kavramının araştırılması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama
15 Destek Vektör Makineleri Konunun araştırılması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama
16 Yarıyıl Sonu Sınavları Sınava hazırlık Ölçme Yöntemleri:
Yazılı Sınav, Ödev
17 Yarıyıl Sonu Sınavları Sınava hazırlık Ölçme Yöntemleri:
Yazılı Sınav, Ödev


Öğrenci İş Yükü - AKTS

Çalışmalar Sayısı Süresi (Saat) İş Yükü (Saat)
Ders ile İlgili Çalışmalar
Ders (Sınav haftaları dahil değildir) 14 2 28
Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) 14 2 28
Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar
Ödev, Proje, Diğer 1 10 10
Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) 1 6 6
Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı 1 10 10
Toplam İş Yükü (Saat) 82
Toplam İş Yükü / 25 (s) 3,28
AKTS 3 AKTS

Güncelleme Zamanı: 27.09.2024 12:37