Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
CME 4403	MAKİNA ÖĞRENMESİNE GİRİŞ	SEÇMELİ	2	2	0	6

Dersi Veren Birim

Bilgisayar Mühendisliği (İngilizce)

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

DOÇ. DR. ZERRİN IŞIK

Dersi Alan Birimler

Bilgisayar Mühendisliği (İngilizce)

Dersin Amacı

Bu dersin amacı, makine öğrenmesi algoritmalarının hem teorik bilgilerini hem de pratik olarak gerçek veriler üzerinde uygulamasını öğrencilere sağlamaktır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Makine öğrenmesi temel kavramlarını tanımlayabilme
2	Değişik öğrenme türlerinden birini içeren problemi çözebilme
3	Makine öğrenmesi algoritmalarını veriler üzerine uygulayabilme
4	Makine öğrenmesi yaklaşımı kullanarak bir proje geliştirebilme
5	Öğrenme modelini değerlendirebilme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	Makine Öğrenmesine İlk Bakış
2	Veri Analizi ve Tanımlayıcı İstatistikler
3	Karar Ağacı ile Öğrenme
4	Topluluk Karar Ağaçları
5	En Yakın Komşu Algoritması
6	Bayes Öğrenmesi
7	Regresyon Analizi
8	Lojistik Regresyon
9	Destek Vektör Makineleri
10	Model Değerlendirme Yöntemleri
11	Sinir Ağlarına Giriş
12	Geri Yayılım ve Gradyan İniş
13	Evrişimli Sinir Ağları
14	Büyük Dil Modelleri ve Komut Mühendisliği

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak: Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics, John Kelleher, Brian Mac Namee, Aoife D'Arcy, The MIT Press, 2020
Yardımcı Kaynak: Introduction to Machine Learning, Ethem Alpaydin, The MIT Press, 2014

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders anlatımı / Sunum
Rehberli problem çözümü
Laboratuvar çalışmaları
Proje

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	VZ	Vize
2	PR	Proje
3	FN	Final
4	BNS	BNS	VZ * 0.20 + PR * 0.40 + FN * 0.40
5	BUT	Bütünleme Notu
6	BBN	Bütünleme Sonu Başarı Notu	VZ * 0.20 + PR * 0.40 + BUT * 0.40

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

1., 2. ve 3. öğrenme çıktıları sınav ile değerlendirilecektir.
4. ve 5. öğrenme çıktıları proje aracılığıyla desteklenecektir.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

Doç.Dr. Zerrin IŞIK
Dokuz Eylül Üniversitesi
Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
Tınaztepe Yerleşkesi 35160 BUCA/İZMİR
Tel: (232) 301 74 13
E-Posta: zerrin@cs.deu.edu.tr

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

Anons edilecek

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler	Sayısı	Süresi (saat)	Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı	14	2	28
Uygulama	14	2	28
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar	14	2	28
Vize Sınavına Hazırlık	1	14	14
Proje Hazırlama	1	30	30
Final Sınavına Hazırlık	1	14	14
Final Sınavı	1	3	3
Vize Sınavı	1	3	3
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			148

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

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

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI