Ders Bilgileri
|
Dersi Veren Birim |
Fen Bilimleri Enstitüsü |
Dersin Düzeyi |
Yüksek Lisans |
Ders Koordinatörü |
PROF. DR. RECEP ALP KUT |
Dersi Alan Birimler |
İleri Biyomedikal Teknolojiler Sanayi Ortak Doktora |
Dersin Amacı |
Makine öğrenme algoritmaları endüstriyel uygulamalar, ticari veri analizi ve özellikle veri madenciliği uygulamalarında önemli bir rol oynamaktadır. Bu dersin amacı, öğrencilere makine öğrenme algoritmaları ile ilgili hem teorik hem de gerçek verisetleri ile pratik uygulama bilgiler vermektir. Bu ders, bilgisayarla görme, doğal dil işleme, veri madenciliği, biyoinformatik ve robotik alanlarında makine öğrenmesini kullanma ile ilgili araştırmalar yapan lisansüstü öğrencileri için tasarlanmıştır. |
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: Ethem ALPAYDIN, Introduction to Machine Learning, The MIT Press, first edition 2004, second edition 2010. |
Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri |
Ders Anlatımı, |
Değerlendirme Yöntemleri |
||||||||||||||||
|
Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar |
Yok |
Değerlendirme Kriteri |
Ders sonuçları, öğrencinin bir konu üzerine yaptığı sunum ve öğrenci tarafından hazırlanan proje ve raporu ile değerlendirilecektir. |
Dersin Öğretim Dili |
İngilizce |
Derse İlişkin Politika ve Kurallar |
İlan Edilecektir. |
Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri |
Prof.Dr. R. Alp KUT |
Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri |
Perşembe 9:00 - 10:00 |
Staj Durumu |
YOK |
İş Yükü Hesaplaması |
||||||||||||||||||||||||||||
|
Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|