AI313
MAKİNE ÖĞRENMESİNE GİRİŞ
- Ders Kodu
- AI313
- Yarıyıl
- Beşinci Yarıyıl (Güz)
- Teori+Uygulama
- 3 + 1
- AKTS
- 5
| Dersin Türü | Zorunlu | ||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Dersin Düzeyi | Lisans | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Dersin Yılı | 3 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Dersin Yarıyılı | Beşinci Yarıyıl (Güz) | ||||||||||||||||||||||||||||||
| AKTS | 5 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Öğretim Eleman(lar)ı | |||||||||||||||||||||||||||||||
| Öğrenme Kazanımları |
Bu dersin sonunda öğrenciler;
|
||||||||||||||||||||||||||||||
| Veriliş Biçimi | Yüz Yüze | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Önkoşullar | Var( AI221) | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Önerilen Dersler | |||||||||||||||||||||||||||||||
| Ders Tanımı | Makine öğrenmesi paradigmaları. Kavram öğrenme, eğiticili ve eğiticisiz öğrenme, genelden özele sıralama ve versiyon uzayları. Karar ağacı öğrenmesi. Yapay sinir ağları, algılayıcılar (perceptron) ve çok katmanlı ağlar. Bayesçi öğrenme. Örnek tabanlı (instance-based) öğrenme. Destek vektör makineleri. Genetik algoritmalar. Seçilen problemlere yönelik uygulamalar. | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Ders İçeriği |
|
||||||||||||||||||||||||||||||
| Kaynaklar | * Machine Learning, Tom Mitchell, McGraw-Hill. * Pattern Recognition and Machine Learning, Christopher Bishop, Springer. * Pattern Classification, Richard O. Duda, Wiley. | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Öğretim Yöntemleri |
| ||||||||||||||||||||||||||||||
| Değerlendirme |
|
||||||||||||||||||||||||||||||
| Dil | - | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Staj / Uygulama | Yok |
Program Yeterlilikleri / Öğrenme Kazanımları
| Ö1 | Ö2 | Ö3 | |
|---|---|---|---|
| P1 | |||
| P2 | |||
| P3 | |||
| P4 | |||
| P5 | |||
| P6 | |||
| P7 | |||
| P8 | |||
| P9 | |||
| P10 | |||
| P11 | |||
| P12 |