Akademik Dersler - Tanıtım


Ders Kodu - Ders Adı	RYZ1006 - Yapay Zekâda Makine Öğrenmesi
Ders Türü	Zorunlu Dersler
Ders Dili	Türkçe
Teori + Uygulama	3+2
AKTS	5.0
Öğretim Elemanları	SEDAT TELÇEKEN
Dersin Veriliş Biçimi	Yüz yüze
Dersin Önkoşulları	Yok
Önerilen Dersler	Matematik, Programlama I
Zorunlu ya da Önerilen Kaynaklar
Okuma Listesi
Değerlendirme	1 Ara Sınav, 1 Ödev, 1 Dönem Sonu Sınavı
Staj & Uygulama	Yok
Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları

Haftalar	Konular
1. hafta	Makine Öğrenmesi Temellerine Giriş
2. hafta	TR: Kurulumlar, MÖ Giriş Kavramları, Öğrenme
3. hafta	TR: TR: TR: Model Doğruluğu Ölçümü
4. hafta	TR: TR: TR: TR: Basit ve Çoklu Doğrusal Regresyon
5. hafta	TR: TR: TR: TR: Eğimli İniş, KNN, Naive Bayes
6. hafta	Naive Bayes Proje ve Lojistik Regresyon Proje
7. hafta	TR: TR: TR: TR: Lojistik Regresyon, Model Performans Metrikleri, Model Seçimi, Regülarizasyon Teknikleri
8. hafta	TR: Arasınav
9. hafta	TR: TR: TR: Destekleyici, Denetimsiz Öğrenme Makine Öğrenimini Gerçek Dünya Senaryolarında Uygulama
10. hafta	Pratik Uygulamalar: Makine Öğrenmesi Modellerinin Uygulanması
11. hafta	TR: Destek Vektör Makinaları (DVM)
12. hafta	TR: Karar Ağaçları, Rassal Ormanlar
13. hafta	TR: Destekleyici, Denetimsiz Öğrenme
14. hafta	TR: Dönem Sonu Sınavı

Değerlendirme Yöntemi ve Geçme Kriterleri
	Sayısı	Yüzde (%)
Toplam (%)		0