| Dersin Türü | Seçmeli |
|---|
| Dersin Düzeyi | Doktora |
|---|
| Dersin Yılı | - |
|---|
| Dersin Yarıyılı | - |
|---|
| AKTS | 10 |
|---|
| Öğretim Eleman(lar)ı |
|
| Öğrenme Kazanımları |
Bu dersin sonunda öğrenciler;
- Değerlendirme yöntemlerini bilir ve uygular
- Hibrid öğrenme sistemlerini nasıl tasarlayacağını bilir
- Öğrenilen teknikleri spesifik problemlere nasıl uygulayacağını bilir.
|
| Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
|---|
| Önkoşullar | Yok |
|---|
| Önerilen Dersler | Yok |
|---|
| Ders Tanımı | Otomatik öğrenme paradigmaları. Makine öğrenme için değerlendirme yöntemleri. Destekleyici öğrenme. Maliyet-duyarlı öğrenme. Analitik öğrenme. Analitik ve tümevarımlı öğrenme yöntemlerinin birlikte kullanımı. Aktif öğrenme. Seçilen problemler üzerinde uygulamalar. |
|---|
| Ders İçeriği |
| HAFTA |
KONULAR |
|
1. Hafta |
Otomatik öğrenme paradigmaları. |
|
2. Hafta |
Makine öğrenme için değerlendirme yöntemleri. |
|
3. Hafta |
Destekleyici öğrenme. |
|
4. Hafta |
Maliyet-duyarlı öğrenme. |
|
5. Hafta |
Analitik öğrenme. |
|
6. Hafta |
Analitik ve tümevarımlı öğrenme yöntemlerinin birlikte kullanımı. |
|
7. Hafta |
Aktif öğrenme. |
|
8. Hafta |
Ara-sınav |
|
9. Hafta |
Seçilen problemler üzerinde uygulamalar. |
|
10. Hafta |
Seçilen problemler üzerinde uygulamalar. |
|
11. Hafta |
Seçilen problemler üzerinde uygulamalar. |
|
12. Hafta |
Seçilen problemler üzerinde uygulamalar. |
|
13. Hafta |
Seçilen problemler üzerinde uygulamalar. |
|
14. Hafta |
Seçilen problemler üzerinde uygulamalar. |
|
| Kaynaklar | 1. Machine Learning, Tom Mitchell, McGraw-Hill.
2. Pattern Recognition and Machine Learning, Christopher Bishop, Springer.
3. Pattern Classification, Richard O. Duda, Wiley.
|
|---|
| Öğretim Yöntemleri |
- Anlatım
- Soru-Cevap
- Eğitim-Uygulama
- Sorun/Problem Çözme
- Proje
- Rapor Hazırlama
- Sunum
|
|---|
| Değerlendirme |
|
Sayısı |
Toplam Katkısı (%) |
| Ara Sınav |
1 |
30 |
| Proje |
1 |
30 |
| Toplam(%) |
|
60 |
| Yıl İçinin Başarıya Oranı(%) |
|
60 |
| Finalin Başarıya Oranı(%) |
|
40 |
| Toplam(%) |
|
100 |
|
| AKTS İş Yükü |
| Aktivite |
Sayı |
Süre (Saat) |
İş Yükü |
| Ara Sınav |
1 |
2 |
2 |
| Kısa Sınavlara hazırlık |
|
|
|
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi |
14 |
11 |
154 |
| Final Sınavına Hazırlık |
1 |
69 |
69 |
| Ders Saati |
14 |
3 |
42 |
| Ara Sınava Hazırlık |
1 |
44 |
44 |
| Laboratuvar |
|
|
|
| Final Sınavı |
1 |
2 |
2 |
| Ödevler |
|
|
|
| Toplam İş Yükü | 313 |
| Toplam İş Yükü / 30 | 10.43 |
| Dersin AKTS Kredisi | 10 |
|
| Dil | Türkçe |
|---|
| Staj / Uygulama | Yok |
|---|
