Makine Öğrenmesi (COMPE 565) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Uygulama Laboratuar Kredi AKTS Saati Saati Saati Makine Öğrenmesi COMPE 565 Her İkisi 3 0 0 3 7.5 Ön Koşul Ders(ler)i Dersin Dili Dersin Türü Dersin Seviyesi Ders Verilme Şekli Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri İngilizce Seçmeli Dersler Fen Bilimleri Yüksek Lisans Yüz Yüze Anlatım Dersin Koordinatörü
Dersin Öğretmen(ler)i Dersin Asistanı Dersin Amacı Dersin Eğitim Çıktıları Dersin İçeriği Dersin amacı makine öğrenmesi kavramlarını ve algoritmalarını öğretmektir. Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; Makine öğrenmesi kavramlarını ve algoritmalarını açıklayabilme. Makine öğrenme sistemi tasarlayabilme, geliştirme ve test edebilme. Verilen probleme göre optimal makine öğrenmesi algoritmasını seçebilme. Kavram Öğrenmesi, Karar Ağaçları Öğrenmesi, Yapay Sinir Ağları, Hipotezleri Değerlendirme, Bayes Öğrenmesi, Bilişimsel Öğrenme Kuramı, Durum-tabanlı Öğrenme, Genetik Algoritmalar, Analitik Öğrenme, Pekiştirme ile Öğrenme Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları HaftaKonular Ön Hazırlık 1 Giriş Bölüm 1 (Ders Kitabı) 2 Kavram Öğrenmesi ve Genelden Özele Sıralama Bölüm 2 3 Karar Ağaçları Öğrenmesi, Bölüm 3 4 Yapay Sinir Ağları Bölüm 4 5 Hipotezleri Değerlendirme Bölüm 5 6 Bayes Öğrenmesi Bölüm 6 7 Bilişimsel Öğrenme Kuramı Bölüm 7 8 Durum-tabanlı Öğrenme Bölüm 8
9 Genetik Algoritmalar Bölüm 9 10 Kural Setlerini Öğrenme Bölüm 10 11 Analitik Öğrenme Bölüm 11 12 Tümevarımsal ve Analitik Öğrenmenin Birleştirilmesi Bölüm 12 13 Pekiştirme ile Öğrenme Bölüm 13 14 Pekiştirme ile Öğrenme Bölüm 13 15 Gözden geçirme 16 Gözden geçirme Kaynaklar Ders Kitabı: 1. T.M. Mitchell, Machine Learning, McGraw-Hill, 1997 Diğer Kaynaklar: 1. E. Alpaydin, Introduction to Machine Learning, MIT Press, 2004. Değerlendirme Sistemi Çalışmalar Sayı Katkı Payı Devam/Katılım - - Laboratuar - - Uygulama - - Alan Çalışması - - Derse Özgü Staj - - Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği - - Ödevler 2 25
Sunum - - Projeler - - Seminer - - Ara Sınavlar/Ara Juri 1 35 Genel Sınav/Final Juri 1 40 Toplam 4 100 Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu Katkısı Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı 60 40 Toplam 100 Ders Kategorisi Temel Meslek Dersleri Uzmanlık/Alan Dersleri Destek Dersleri İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri Aktarılabilir Beceri Dersleri
Dersin Öğrenim Çıktılarının Program Yeterlilikleri ile İlişkisi # Program Yeterlilikleri / Çıktıları Katkı Düzeyi 1 Matematik, fen bilgisi ve mühendislik bilgilerini uygulama becerisi 2 Deney tasarlama ve yapma ve deney sonuçlarını analiz ederek yorumlama becerisi. 3 Belirlenen gereksinimlere göre bir sistem, bileşen ve işlem tasarımlama becerisi. 4 Disiplinler arası alanlarda iş yapabilme becerisi. 5 Mühendislik problemlerini belirleme, formüle etme ve çözme becerisi. 6 Profesyonel ve meslek etiği sorumluluğunu kavrama. 1 2 3 4 5 7 Etkin iletişim kurma becerisi. 8 Yaşam boyu eğitimin bir gereksinim olduğunu tanımak ve aynı zamanda bu eğitime angaje olma becerisi. 9 Çağdaş konular hakkında bilgi sahibi olmak. 10 Mühendislik uygulamaları için gerekli modern mühendislik araçlarını, tekniklerini ve yetenekleri kullanma becerisi. 11 Proje yönetimi becerileri ve uluslar arası standartları ve metodolojileri tanıma. 12 Gerçek hayat problemleri için mühendislik ürünleri ve prototipleri yaratabilme yeteneği. 13 Profesyonel bilgiye katkı yeteneği. 14 Yöntembilimsel bilimsel araştırma yapabilme yeteneği 15 Orijnal ya da var olan bir bilgi kümesi etrafında bir bilimsel yapıt üretme, raporlama ve sunma yeteneği. 16 Üretilen orijinal fikri savunma yeteneği.
ECTS/İş Yükü Tablosu Aktiviteler Sayı Süresi (Saat) Toplam İş Yükü Ders saati (Sınav haftası dahildir: 16 x toplam ders saati) Laboratuar Uygulama Derse Özgü Staj Alan Çalışması Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi Sunum/Seminer Hazırlama Projeler 16 3 48 16 5 80 Ödevler 2 24 48 Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi 1 20 20 1 30 30 Toplam İş Yükü 226