| Dersin Türü | Seçmeli |
|---|
| Dersin Düzeyi | Doktora |
|---|
| Dersin Yılı | - |
|---|
| Dersin Yarıyılı | - |
|---|
| AKTS | 10 |
|---|
| Öğretim Eleman(lar)ı |
|
| Öğrenme Kazanımları |
Bu dersin sonunda öğrenciler;
- Örüntü Tanıma ve Otomatik Öğrenme temel prensiplerini öğrenir.
- Öznitelik çıkarma yöntemlerini öğrenir.
- Örüntü Tanıma ve Makine Öğrenmesi programları geliştirir ve bunları kullanma pratiği kazanır.
- Spesifik bir probleme öğrendiği yöntemlerin nasıl uygulanacağını bilir.
|
| Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
|---|
| Önkoşullar | Yok |
|---|
| Önerilen Dersler | Yok |
|---|
| Ders Tanımı | Örüntü Tanıma Temelleri. Öznitelik Çıkarma ve Azaltma.En Yakın Komşuluk. En Büyük İhtimal Kestirim. Bayes Çıkarımı. Yapay Sinir Ağları. Destek Vektör Makinaları. Karar Ağacı Öğrenme. Seçilen problemler üzerinde uygulamalar. |
|---|
| Ders İçeriği |
| HAFTA |
KONULAR |
|
1. Hafta |
Örüntü Tanıma Temelleri |
|
2. Hafta |
Öznitelik Çıkarma ve Azaltma |
|
3. Hafta |
En Yakın Komşuluk |
|
4. Hafta |
En Büyük İhtimal Kestirim |
|
5. Hafta |
Bayes Çıkarımı |
|
6. Hafta |
Yapay Sinir Ağları |
|
7. Hafta |
Yapay Sinir Ağları |
|
8. Hafta |
Arasınav |
|
9. Hafta |
Destek Vektör Makinaları |
|
10. Hafta |
Destek Vektör Makinaları |
|
11. Hafta |
Karar Ağacı Öğrenme |
|
12. Hafta |
Seçilen Problemler Üzerinde Uygulamalar |
|
13. Hafta |
Seçilen Problemler Üzerinde Uygulamalar |
|
14. Hafta |
Seçilen Problemler Üzerinde Uygulamalar |
|
| Kaynaklar | 1. Pattern Classification and Machine Learning, Christopher Bishop, Springer.
2. Pattern Classification 2nd Edition, R. O. Duda, P.E. Hart & D.G. Stork Wiley, 2001
|
|---|
| Öğretim Yöntemleri |
|
|---|
| Değerlendirme |
|
Sayısı |
Toplam Katkısı (%) |
| Ara Sınav |
1 |
35 |
| Ödev |
1 |
25 |
| 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 |
3 |
3 |
| Kısa Sınavlara hazırlık |
0 |
0 |
0 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi |
14 |
8 |
112 |
| Final Sınavına Hazırlık |
1 |
40 |
40 |
| Ders Saati |
14 |
3 |
42 |
| Ara Sınava Hazırlık |
1 |
30 |
30 |
| Laboratuvar |
0 |
0 |
0 |
| Final Sınavı |
1 |
3 |
3 |
| Ödevler |
2 |
35 |
70 |
| Toplam İş Yükü | 300 |
| Toplam İş Yükü / 30 | 10 |
| Dersin AKTS Kredisi | 10 |
|
| Dil | Türkçe |
|---|
| Staj / Uygulama | Yok |
|---|
