Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
MAT 4077	Makine Öğrenmesi için Matematik I	SEÇMELİ	4	0	0	7

Dersi Veren Birim

Matematik

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

DR. CEM ÇELİK

Dersi Alan Birimler

Matematik

Dersin Amacı

Bu dersin amacı makine öğrenmesi konusunda gerekli olan matematiksel altyapıyı oluşturan kavramları öğrenmektir.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Makine öğrenmesi için gerekli olan doğrusal denklem sistemleri ve matrislerle ilgili temel kavramları öğrenme.
2	Makine öğrenmesi için gerekli olan vektör uzayları, normlar, iç çarpımlar, dik izdüşümler, matrisler, matris ayrışımı ve matris yaklaşımı gibi kavramları kullanabilme.
3	Kısmi türevler, yüksek mertebeden türevler, gradyanlar ve çok değişkenli Taylor serilerini hesaplayabilme.
4	Makine öğrenmesinde kullanılan temel optimizasyon yöntemlerini öğrenme.
5	Veri, modeller ve öğrenmenin temelleri hakkında bilgi sahibi olma.
6	Temel makine öğrenmesi modellerini üretebilme.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	Doğrusal denklem sistemleri, matrisler, doğrusal denklem sistemlerinin çözümleri.
2	Vektör uzayları, doğrusal bağımsızlık, doğrusal bağıntılar, afin uzaylar.
3	Normlar, iç çarpımlar, dik bazlar, fonksiyonların iç çarpımı, dik izdüşümler, döndürmeler.
4	Determinant ve izler, özdeğer ve özvektörler, matris ayrışımları, matris yaklaşımları.
5	Kısmi türev ve gradyanlar, matrislerin gradyanları, yüksek mertebe türevler.
6	Doğrusallaştırma ve çok değişkenli Taylor serileri.
7	Makine ögrenmesine giriş ve temel kavramları.
8	Veri ve Modeller
9	Öğrenme ve model eğitimi.
10	En küçük kareler yöntemi.
11	Gradyan azalmasıyla optimizasyon.
12	Derin ögrenmeye giriş ve temel kavramları.
13	Derin ağlar kullanarak sınıflandırma problemleri.
14	Derin ağlar kullanarak baştan sona model oluşturma.

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak: Deisenroth, M. P., Faisal, A. A., Ong, C. S., Mathematics for Machine Learning, Cambridge University Press, 2020.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders notları, sunum, problem çözme.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	VZ	Vize
2	Q	Quiz
3	FN	Final
4	BNS	BNS	VZ * 0.30 + Q * 0.20 + FN * 0.50
5	BUT	Bütünleme Notu
6	BBN	Bütünleme Sonu Başarı Notu	VZ * 0.30 + Q * 0.20 + BUT * 0.50

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

%30 (Ara sınav) + %20 (Quiz) + %50 (Final sınavı)

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

Her hafta işlenecek konularla ilgili ders kitaplarınızdan ve verilen ders notlarından çalışmanız, verilen problemleri çözerek derse gelmeniz ve anlamadığınız kısımlarda sorularınızla tartışarak kavramları oturtmanız, metotları öğrenmeniz, derse aktif katılımınız, bu derste başarılı olmanızı sağlayacaktır.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

Cem Çelik
cem.celik@deu.edu.tr
Telefon: 0(232) 301 85 80

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler	Sayısı	Süresi (saat)	Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı	14	4	56
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar	14	4	56
Vize Sınavına Hazırlık	1	24	24
Final Sınavına Hazırlık	1	24	24
Diğer Kısa Sınavlara Hazırlık	1	8	8
Vize Sınavı	1	3	3
Final Sınavı	1	3	3
Diğer Kısa Sınav	1	1	1
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			175

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK	PK.1	PK.2	PK.3	PK.7	PK.8	PK.10	PK.13
ÖK.1	5	5	5	4	5	5	4
ÖK.2	5	5	5	4	5	5	4
ÖK.3	5	5	5	4	5	5	4
ÖK.4	5	5	5	4	5	5	4
ÖK.5	5	5	5	4	5	5	4
ÖK.6	5	5	5	4	5	5	4

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI