• ANASAYFA
• ÜNİVERSİTE HAKKINDA
  • İsim - Adres
  • Genel Bilgi
  • Üniversite Yönetimi
  • Akademik Takvim
  • Derece Programları
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • Genel Kabul ve Kayıt Koşulları
  • Kredi Hareketliliği ve Önceki Öğrenmenin Tanınması
  • AKTS Kredilerinin Belirlenmesi
  • Akademik Danışmanlık
  • İletişim
• DERECE PROGRAMLARI
  • Doktora Programları
  • Yüksek Lisans Programları
  • Lisans Programları
  • Önlisans Programları
• ÖĞRENCİ İÇİN GENEL BİLGİLER
  • Yaşam Standardı
  • Barınma
  • Beslenme
  • Sağlık
  • Engelli İçin Olanaklar
  • Sigorta
  • Finansal Destekler
  • Öğrenci İşleri Daire Başkanlığı
  • Uluslararası Öğrenciler için Pratik Bilgiler
  • Dil Kursları
  • Staj Olanakları
  • Sportif, Sosyal ve Kültürel Faaliyetler
  • Öğrenci Toplulukları ve Kulüpler
  • İzmir-Türkiye Hakkında
• ULUSLARARASI İLİŞKİLER
  • Dış İlişkiler Koordinatörlüğü
  • Kayıt İşlemleri
  • Anlaşmalar
  • Koordinatörler
  • Belgeler
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • AKTS/DE Etiketi

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

PROF.DR. SELÇUK DEMİR

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 Olasılık uzayları, ayrık ve sürekli olasılıklar. 8 Arasınav. 9 Bayes teoremi, Gauss dağılımı, değişken dönüşümü, ters dönüşüm. 10 Gradyan alçalması kullanarak optimizasyon. 11 Koşullu optimizasyon ve Lagrange çarpanları, dışbükey optimizasyon. 12 Veri, modeller ve öğrenme. 13 Deneysel risk azaltmalar, parametre kestrimleri. 14 Olasılıksal modelleme ve çıkarım, yönlendirilmiş grafiksel modeller, model seçimi.

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 OD Ödev 3 FN Final 4 BNS BNS VZ * 0.30 + OD * 0.30 + FN * 0.40 5 BUT Bütünleme Notu 6 BBN Bütünleme Sonu Başarı Notu VZ * 0.30 + OD * 0.30 + BUT * 0.40 *** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz.

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

selcuk.demir@deu.edu.tr

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 13 4 52 Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 13 4 52 Vize Sınavına Hazırlık 1 24 24 Final Sınavına Hazırlık 1 24 24 Ödev Hazırlama 1 8 8 Vize Sınavı 1 3 3 Final Sınavı 1 3 3 Proje Ödevi 1 0 0 TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 166

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK PK.1 PK.2 PK.3 PK.4 PK.5 PK.6 PK.7 PK.8 PK.9 PK.10 PK.11 PK.12 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