DERS ADI

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

PROF.DR. EFENDİ NASİBOĞLU

Dersi Alan Birimler

İleri Biyomedikal Teknolojiler Sanayi Ortak Bütünleşik Doktora
Bilgisayar Bilimleri Yüksek Lisans
İleri Biyomedikal Teknolojiler Sanayi Ortak Doktora
Biyomedikal Teknolojiler Yüksek Lisans (İng)
Bilgisayar Bilimleri Doktora

Dersin Amacı

Dersin amacı, bulanık kümeleme ve bulanık sınıflandırma problemlerine bakış sunmaktır. Aynı zamanda, öğrencilere prototip temelli ve komşuluk temelli kümeleme için hesaplama tekniklerinin sunulması amaçlanmaktadır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak: Höppner F., Klawonn F., Kruse R., Runkler T., Fuzzy Cluster Analysis: Methods for Classification, Data Analysis and Image Recognition, Wiley, 1999.
Yardımcı kaynaklar: Larose D., Discovering knowledge in data: An introduction to data mining, J. Wiley & Sons, 2005.

Güncel literatür kaynakları.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders, anlatım, sınıf sunumu ve tartışma biçiminde öğretilecek. Öğretilen dersin yanı sıra, öğrencilere gruplar halinde sunumlar hazırlatılacak ve tartışmalı oturumlar şeklinde sundurulacaktır. Dersin bazı haftalarında, daha önce verilen ödev sonuçları tartışılarak pekiştirilecektir.

Değerlendirme Yöntemleri

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

İlan Edilecektir.

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan Edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi