DERSİN GENEL BİLGİLERİ |
| Ders Kodu | Ders Adı | Yıl | Yarıyıl | Teorik | Pratik | Kredi | AKTS |
| 70619MEEOS-CME0132 | Machine Learning | 0 | Bahar |
3 | 0 | 3 | 6 |
| Dersin Türü: | Departmental Elective |
| Dersin Düzeyi: | Yüksek Lisans TYYÇ:7. Düzey QF-EHEA:2. Düzey EQF-LLL:7. Düzey |
| Dersin Öğretim Dili: | İngilizce |
| Dersin Ön/Yan Koşulu: | Yoktur |
| Dersin Veriliş Şekli: | |
| Dersin Koordinatörü: | Dr. Öğr. Üyesi OĞUZ KARAN |
| Dersin Öğretim Eleman(lar)ı: |
|
| Dersin Kategorisi: |
BÖLÜM II: DERSİN TANITIMI |
| Dersin Amacı: | |
| Dersin İçeriği: |
| Bilgi (Kuramsal ve/veya olgusal bilgi olarak tanımlanmıştır.) | ||
| Beceriler (Bilişsel ve/veya uygulama becerileri olarak tanımlanmıştır.) | ||
| Yetkinlikler ("Bağımsız Çalışabilme", "Sorumluluk Alabilme", "Öğrenme", "İletişim ve Sosyal" ve "Alana Özgü" yetkinlikler olarak tanımlanmıştır.) | ||
| Hafta | Konu | ||
| Ön Hazırlık | Pekiştirme | ||
| 1) | Introduction to Course /Syllabus, Explore Project Topics, Introduction to Python | ||
| 2) | Python Crash Course | ||
| 3) | Python/ Numpy- Pandas Libraries | ||
| 4) | Data Preparation | ||
| 5) | Linear Regression Models | ||
| 6) | Non-Linear Regression Models | ||
| 7) | Non-Linear Regression Models Part-2 | ||
| 8) | Project Prototype - I Review | ||
| 9) | Classification Models | ||
| 10) | Classification Models Part-2 | ||
| 11) | Unsupervised Learning | ||
| 12) | Project Discussion | ||
| 13) | |||
| Ders Notları / Kitaplar: | ONLINEBEYKOZ is the online learning platform for the course. It is a repository for the course, including learning material such as reading materials, lectures notes in scorm format, web resources, ppt presentations, videos, etc., on topical areas of the projects offered (such AI, machine learning, deep learning, data science, neural networks, IoT, statistical reasoning, etc), on tools, and on project specific application areas (such as medical diagnosis, risk analysis, natural language processing, image processing, etc). Onlinebeykoz also offers facilities such as forum discussion, wiki, question banks, exams, announcements, etc. It is at the same time an electronic communication medium for the course for exchanging material between the instructor and the students. |
| Diğer Kaynaklar: |
| Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
| Program Öğrenme Çıktıları | Katkı Oranı (1-5) | |
| 1) | Lisans düzeyinde edinilen bilgileri derinleştirerek uygulamaya koyabilme bilgisine sahiptir. | |
| 2) | Mesleki yaşamda etik değerlere ve toplumsal sorumluluklara duyarlıdır. | |
| 3) | Araştırma/proje süreçlerine katılma ve çıktıları etkili biçimde sunma/yayımlama deneyimine sahiptir. | |
| 4) | Çok disiplinli ortamlarda bireysel ya da ekip üyesi/lideri olarak yaratıcı ve sorumlu çalışma becerisine sahiptir. | |
| 5) | Sözlü, yazılı, grafiksel ve teknolojik yollarla etkin iletişim kurabilme yetkinliğine sahiptir. | |
| 6) | Bağımsız bilgiye ulaşma, kendini geliştirme ve güncel kalma alışkanlığına sahiptir. | |
| 7) | Yapay zeka ile ilişkili mühendislik sistemlerini tasarlama, modelleme ve problemleri yenilikçi yöntemlerle çözme becerisine sahiptir. | |
| 8) | Yapay zeka üzerine deney/simülasyon düzenleme, veri toplama, analiz etme ve yorumlama yetkinliğine sahiptir. | |
| 9) | Matematik, fen ve mühendislik bilgilerini yapay zeka ile uygulama; güncel konular hakkında bilgi sahibi olma ve bu bilgileri araştırma ya da ürün geliştirme süreçlerinde etkin şekilde kullanır. | |
| 10) | Alanında derinlemesine düşünme, akıl yürütme ve analitik bakış açısı geliştirme becerisine sahiptir. |
BÖLÜM IV: DERSİN ÖĞRENME VE ÖĞRETME YÖNTEMLERİ İLE ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME YÖNTEMLERİ |
| Ölçme ve Değerlendirme Yöntemleri | Uygulama Sayısı / Yarıyıl | Katkı Oranı |
| Projeler | 2 | % 34.00 |
| Ara Sınavlar | 1 | % 16.00 |
| Yarıyıl Sonu Sınavı | 1 | % 50.00 |
| Toplam | % 100 | |
| YARIYIL İÇİ ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME YÖNTEMLERİNİN BAŞARI NOTUNA KATKI ORANI | % 50 | |
| YARIYIL SONU SINAVININ BAŞARI NOTUNA KATKI ORANI | % 50 | |
| Toplam | % 100 | |
BÖLÜM V: DERSİN İŞ YÜKÜ VE AKTS KREDİSİ |
| ÖĞRENME VE ÖĞRETME ETKİNLİKLERİ İŞ YÜKÜ | |||
| Öğrenme ve Öğretme Etkinlikleri | Etkinlik Sayısı/Yarıyıl | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü |
| Ders | 12 | 3 | 36 |
| Laboratuvar | 0 | 0 | 0 |
| Uygulama | 0 | 0 | 0 |
| Derse Özgü Staj | 0 | 0 | 0 |
| Arazi Çalışması | 0 | 0 | 0 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 0 | 0 | 0 |
| Sunum / Seminer | 0 | 0 | 0 |
| Proje | 1 | 2 | 2 |
| Ödevler | 2 | 2 | 4 |
| Öğrenme ve Öğretme Etkinlikleri Toplam İş Yükü | - | - | 42 |
| ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME ETKİNLİKLERİ İŞ YÜKÜ | |||
| Ölçme ve Değerlendirme Etkinlikleri | Etkinlik Sayısı/Yarıyıl | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü |
| Kısa Sınav | 0 | 0 | 0 |
| Ara Sınavlar | 1 | 2 | 2 |
| Yarıyıl Sonu Sınavı | 1 | 2 | 2 |
| Ölçme ve Değerlendirme Etkinlikleri Toplam İş Yükü | - | - | 4 |
| TOPLAM İŞ YÜKÜ (Öğrenme ve Öğretme + Ölçme ve Değerlendirme Etkinlikleri) | 46 | ||
| DERSİN AKTS KREDİSİ (Toplam İş Yükü/25.5 Saat) | 6 | ||