Akademik Dersler - Tanıtım


Ders Kodu - Ders Adı	BİM453 - Introduction to Machine Learning (Makine Öğrenmesine Giriş)
Ders Türü	Mesleki Seçmeli Dersler
Ders Dili	İngilizce
Teori + Uygulama	3+0
AKTS	4.5
Öğretim Elemanları	DOÇENT MEHMET KOÇ
Dersin Veriliş Biçimi	Bu ders sadece yüz yüze eğitim şeklinde yürütülmektedir.
Dersin Önkoşulları	Bu dersin ön koşulu ya da eş koşulu bulunmamaktadır.
Önerilen Dersler	Lineer Cebir.
Okuma Listesi	S. Theodoridis and K. Koutroumbas, Pattern Recognition (4th Edition), Academic Press, 2009.
Değerlendirme	2 Ara Sınav, 1 Dönem Sonu Sınavı, Ödevler, Proje.
Staj & Uygulama	Yoktur.
Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları	Nitelikli Eğitim , Sanayi, Yenilikçilik ve Altyapı

Haftalar	Konular
1. hafta	Öğrenme Algoritmalarına Giriş
2. hafta	Lineer Cebir
3. hafta	Tek Değişkenli Doğrusal Regresyon
4. hafta	Çok Değişkenli Doğrusal Regresyon
5. hafta	Denetimli Öğrenme Algoritmaları ve Sınıflandırma
6. hafta	Sinir Ağları Modelleri ile Regresyon ve Sınıflandırma
7. hafta	Karar Ağacı Öğrenmesi
8. hafta	Naive Bayes Sınıflandırıcı ve Bayes Ağları
9. hafta	Genetik Algoritmalar
10. hafta	Sınıflandırma Problemleri için Destek Vektör Makinaları
11. hafta	Gizli Markov Modelleri
12. hafta	Denetimsiz Öğrenme Algoritmaları

Değerlendirme Yöntemi ve Geçme Kriterleri
	Sayısı	Yüzde (%)
1.Ara Sınav	1	30
Proje	1	20
Dönem Sonu Sınavı	1	50
Toplam (%)		100