Eskişehir Teknik Üniversitesi Eskişehir Teknik Üniversitesi
  • Kurumsal
  • Akademik Programlar
  • Öğrenci İçin Bilgi
  • English
Program Hakkında Eğitim Amaçları Program Yeterlilikleri (Çıktıları) Dersler - AKTS Kredileri Alan Yeterlilikleri Ders - Prog. Yeterlilik İlişkileri Alan & Prog. Yeterlilik İlişkileri Ders - Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları İlişkisi
  • Mühendislik Fakültesi
  • Bilgisayar Mühendisliği Bölümü (İngilizce)
  • Dersler - AKTS Kredileri
  • Introduction to Machine Learning (Makine Öğrenmesine Giriş)
  • Tanıtım
  • Tanıtım
  • Öğrenme Çıktıları
  • Program Çıktılarına Katkısı
  • ÖÇ-PÇ İlişkisi
  • AKTS İş Yükü

Ders Bilgileri

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 PROFESÖR DOKTOR SERKAN GÜNAL
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, Olasılık ve İstatistik.
Zorunlu ya da Önerilen Kaynaklar Géron, Aurélien. Hands-on machine learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow. OReilly Media Inc., 2022.
Okuma Listesi Ethem Apaydin, Introduction to Machine Learning, 2e. The MIT Press, 2010.
Değerlendirme Ara Sınav, Ödevler, Dönem Sonu Sınavı.
Staj & Uygulama Yoktur.
Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları Nitelikli Eğitim , Sanayi, Yenilikçilik ve Altyapı

Ders İçeriği

Haftalar Konular
1. hafta Makine Öğrenimi Ortamı
2. hafta Uçtan Uca Makine Öğrenimi Projesi
3. hafta Uçtan Uca Makine Öğrenimi Projesi
4. hafta Sınıflandırma
5. hafta Modellerin Eğitimi
6. hafta Modellerin Eğitimi
7. hafta Destek Vektör Makineleri
8. hafta Karar Ağaçları
9. hafta Topluluk Öğrenmesi ve Rastgele Ormanlar
10. hafta Topluluk Öğrenmesi ve Rastgele Ormanlar
11. hafta Boyut İndirgeme
12. hafta Boyut İndirgeme
13. hafta Denetimsiz Öğrenme
14. hafta Denetimsiz Öğrenme

Öğretim Yöntem ve Teknikleri

  • Öğretim Yöntemleri
  • Anlatım
  • Tartışma
  • Soru-Yanıt
  • Takım/Grup Çalışması
  • Deney
  • Uygulama - Alıştırma
  • Sorun/Problem Çözme
  • Beyin Fırtınası
  • Rapor Hazırlama ve/veya Sunma
  • Proje Tasarımı/Yönetimi
  • Öğretim Yeterlilikleri
  • Üretken
  • Özdeğerlerine saygılı
  • Akılcı
  • Sorgulayan
  • Yaratıcı
  • Etik Kurallara Uyma
  • Bir yabancı dili etkili kullanma
  • Zamanı etkili kullanma
  • Problem çözme
  • Kurumsal bilgiyi uygulamaya dönüştürme
  • Kaliteye önem verme
  • Bilgiyi yönetme
  • Organize etme ve planlama
  • Temel matematik becerileri
  • Karar verme becerisi
  • Proje Tasarlama ve Yönetme

Ölçme ve Değerlendirme

Değerlendirme Yöntemi ve Geçme Kriterleri
Sayısı Yüzde (%)
1.Ara Sınav 1 30
Ödev 1 30
Dönem Sonu Sınavı 1 40
Toplam (%) 100
  • Kurumsal
  • İsim ve Adres
  • Akademik Takvim
  • Yönetim Kadrosu
  • Kurum Hakkında
  • Akademik Programlar
  • Genel Kabul Şartları
  • Önceki Öğrenmenin Tanınması
  • Kayıt İşlemleri
  • AKTS Kredi Sistemi
  • Akademik Danışmanlık
  • Akademik Programlar
  • Doktora / Sanatta Yeterlik
  • Yüksek Lisans
  • Lisans
  • Önlisans
  • Öğrenci İçin Bilgi
  • Şehirde Yaşam
  • Konaklama
  • Beslenme Olanakları
  • Tıbbi Olanaklar
  • Engelli Öğrenci Olanakları ı
  • Sigorta
  • Maddi Destek
  • Öğrenci İşleri Daire Başkanlığı
  • Öğrenci İçin Bilgi
  • Öğrenim Olanakları
  • Uluslararası Programlar r
  • Değişim Öğrencileri için Pratik Bilgiler
  • Dil Kursları
  • Staj
  • Sosyal Yaşam ve Spor Olanakları
  • Öğrenci Kulüpleri