|
1. hafta |
Yapay zekada matematiğin rolü, temel matematiksel kavramlar ve yapay zeka uygulamalarıyla ilişkileri. |
|
2. hafta |
Öznitelikler, öznitelik vektörleri, öznitelik uzayı, sınıflandırma, regresyon ve veri temsilleri. |
|
3. hafta |
Vektörler, matrisler, matris işlemleri, doğrusal denklem sistemleri ve yapay zeka uygulamaları. |
|
4. hafta |
Vektör uzayları, doğrusal bağımsızlık, baz, boyut, rank ve veri öznitelikleri arasındaki ilişkiler. |
|
5. hafta |
Doğrusal ve afin dönüşümler, geometrik yorumları ve sinir ağlarındaki uygulamaları. |
|
6. hafta |
Normlar, iç çarpımlar, uzaklıklar, ortogonallik, izdüşümler ve en küçük kareler yöntemi. |
|
7. hafta |
Özdeğerler, özvektörler, tekil değer ayrışımı, düşük ranklı yaklaşım ve temel bileşenler analizi. |
|
8. hafta |
Arasınav |
|
9. hafta |
Kısmi türevler, gradyan, yönlü türevler, Jacobian matrisi ve matris türevleri. |
|
10. hafta |
Zincir kuralı, hesaplama grafikleri, geri yayılım algoritması ve otomatik türev alma. |
|
11. hafta |
Rastgele değişkenler, olasılık dağılımları, beklenen değer, varyans, kovaryans ve Gauss dağılımı. |
|
12. hafta |
Koşullu olasılık, Bayes teoremi, olabilirlik, maksimum olabilirlik kestirimi ve çapraz entropi. |
|
13. hafta |
Optimizasyonun temelleri, dışbükeylik, gradyan inişi, stokastik gradyan inişi ve uyarlamalı optimizasyon yöntemleri. |
|
14. hafta |
Yapay zekâ modellerinin matematiksel yapılarının bütünleştirilmesi, uygulama örnekleri ve proje değerlendirmesi. |