TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Kod | MK0034 |
| Ad | Machine Learning Applications in Fluid Mechanics |
| Dönem | 2024-2025 Eğitim-Öğretim Yılı |
| Dönem | Bahar |
| Süre (T+U) | 3-0 (T-U) (17 Hafta) |
| AKTS | 6 AKTS |
| Yerel Kredi | 3 Yerel Kredi |
| Eğitim Dil | İngilizce |
| Seviye | Yüksek Lisans Dersi |
| Tür | Normal |
| Öğretim Şekli | Yüz Yüze Öğretim |
| Bilgi Paketi Koordinatörü | Dr. Öğr. Üyesi Sergen TÜMSE |
| Dersin Öğretim Elemanı |
Güncel dönem ders programı henüz yapılmamıştır. |
Dersin Amacı / Hedefi
Bu dersin temel amacı, farklı makine öğrenmesi algoritmalarının, aerodinamik kuvvetlerin ve rüzgar gücünün tahmini gibi uygulamaları içeren akışkanlar mekaniği alanında uygulanmasını ele alacaktır.
Dersin İçeriği
Bu ders, belirli akışkanlar mekaniği uygulamaları bağlamında temel Makine Öğrenmesi algoritmalarını yönlendiren geniş heuristiklere odaklanacaktır. Bu dersin bir parçası olarak Matlab kullanılacak ancak öğrencilere TensorFlow gibi açık kaynaklı paketleri kullanarak bu yöntemleri uygulama konusunda da eğitim verilecektir.
Dersin Ön Koşulu
Yok
Kaynaklar
Deep Learning, Goodfellow et al, MIT Press, 20172.
Notlar
Ders Notları Pattern Recognition and Machine Learning, Christopher Bishop, Springer, 20093.
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
|---|---|
| ÖÇ01 | Öğrenciler etkinliği açısından yaygın makine öğrenme yöntemlerini değerlendirebilir. |
| ÖÇ02 | Öğrenciler kullanılması düşünülen makine öğrenme yönteminin avantaj ve dezavantajlarını değerlendirebilir. |
| ÖÇ03 | Öğrenciler temel makine öğrenme çözümleri tasarlayıp sınayabilir. |
| ÖÇ04 | Öğrenciler öngörülen çözüm için uygun makine öğrenme mimarisi ve algoritmasını belirleyip uygular. |
| ÖÇ05 | Öğrenciler makine modellerin düzenlenmesi ve optimizasyon yöntemleri hakkında bilgi sahibi olur. |
Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi
| Sıra | Tür | Program Öğrenme Çıktıları | Duzey |
|---|---|---|---|
| PÖÇ01 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Temel bilimleri, matematik ve mühendislik bilimlerini üst düzeyde anlar ve uygular. | 5 |
| PÖÇ02 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Alanında en son gelişmeler dâhil olmak üzere genişlemesine ve derinlemesine bilgi sahibidir. | 4 |
| PÖÇ03 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Bir alanda en yeni bilgilere ulaşır ve bunları kavrayarak araştırma yapabilmek için gerekli yöntem ve becerilerde üst düzeyde yeterliğe sahiptir. | 4 |
| PÖÇ04 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Bilime veya teknolojiye yenilik getiren, yeni bir bilimsel yöntem veya teknolojik ürün/süreç geliştiren ya da bilinen bir yöntemi yeni bir alana uygulayan kapsamlı bir çalışma yapar. | 3 |
| PÖÇ05 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Özgün bir araştırma sürecini bağımsız olarak algılar, tasarlar, uygulama ve sonuçlandırır; bu süreci yönetir. | 3 |
| PÖÇ06 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Akademik çalışmalarının çıktılarını saygın akademik ortamlarda yayınlayarak bilim ve teknoloji literatürüne katkıda bulunur. | |
| PÖÇ07 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Bilimsel, teknolojik, sosyal ve kültürel gelişmeleri değerlendirme ve bilimsel tarafsızlık ve etik sorumluluk bilinciyle topluma aktarır. | |
| PÖÇ08 | Yetkinlikler - İletişim ve Sosyal Yetkinlik | Uzmanlık alanındaki fikirlerin ve gelişmelerin eleştirel analizini, sentezini ve değerlendirmesini yapar. | |
| PÖÇ09 | Yetkinlikler - İletişim ve Sosyal Yetkinlik | Uzmanlık alanında çalışanlarla ve daha geniş bilimsel ve sosyal topluluklarla yazılı ve sözlü etkin iletişim kurar, bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü C1 Genel Düzeyinde kullanarak ileri düzeyde yazılı, sözlü ve görsel iletişim kurar ve tartışır. | |
| PÖÇ10 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Literatür araştırması yapabilir | 5 |
Haftalık Akış
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
|---|---|---|---|
| 1 | Matematiksel Temeller 1 – Makine Öğrenimine Giriş, Doğrusal Cebir | Ders notları | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap |
| 2 | Mathematical Basics 2 - Probability | Ders notları | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 3 | Hesaplamanın Temelleri – Sayısal hesaplama ve optimizasyon, Makine öğrenimi paketlerine giriş | Ders notları | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Tartışma |
| 4 | Doğrusal ve Lojistik Regresyon – Önyargı/Varyans Değişimi, Düzenlileştirme, Gradyan İniş Varyantları, MLE, MAP, Uygulamalar | Ders notları | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösteri |
| 5 | Sinir Ağları – Çok Katmanlı Algılayıcı, Geriye Yayılım, Uygulamalar | Ders notları | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösteri, Gösterip Yaptırma |
| 6 | Evrişimsel Sinir Ağları 1 – CNN İşlemleri, CNN mimarileri | Ders notları | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 7 | Evrişimsel Sinir Ağları 2 – Eğitim, Transfer Öğrenme, Uygulamalar | Ders notları | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap |
| 8 | Ara Sınavlar | Ders notları | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
| 9 | Evrişimsel Sinir Ağlarının Rüzgar Gücü Tahmininde Uygulanması | Ders notları | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap |
| 10 | Evrişimsel Sinir Ağlarının Kanat Aerodinamik Kuvvet Tahmininde Uygulanması | Ders notları | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap |
| 11 | Tekrarlayan Sinir Ağları RNN, LSTM, GRU, Uygulamalar | Ders notları | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap |
| 12 | Klasik Teknikler 1 – Bayes Regresyonu, Uygulamalar | Ders notları | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap |
| 13 | Klasik Teknikler 2 – k-Ortalamalar, kNN, GMM, Beklenti Maksimizasyonu, Uygulamalar | Ders notları | Öğretim Yöntemleri: Soru-Cevap, Anlatım |
| 14 | İleri Teknikler 1- Yapılandırılmış Olasılık Modelleri, Monte Carlo Yöntemleri | Ders notları | Öğretim Yöntemleri: Soru-Cevap, Anlatım |
| 15 | İleri Teknikler 2 – Otomatik Kodlayıcılar, Üretken Rekabet Ağı | Ders notları | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 16 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Ders notları | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
| 17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Ders notları | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
Öğrenci İş Yükü - AKTS
| Çalışmalar | Sayısı | Süresi (Saat) | İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ders (Sınav haftaları dahil değildir) | 14 | 3 | 42 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) | 14 | 5 | 70 |
| Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ödev, Proje, Diğer | 0 | 0 | 0 |
| Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) | 1 | 15 | 15 |
| Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı | 1 | 30 | 30 |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 157 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (s) | 6,28 | ||
| AKTS | 6 AKTS | ||