| DERSİN TÜRÜ | Seçmeli |
| DERSİN DÜZEYİ | Doktora |
| DERSİN YILI | - |
| YARIYIL | - |
| AKTS | 10 |
| ÖĞRETİM ELEMAN(LAR)I | Doçent Doktor Selda Güney
|
| DERSİN ÖĞRENME KAZANIMLARI |
Bu dersin sonunda öğrenciler;
1) Örüntü Tanıma ve Otomatik Öğrenme temel prensiplerini öğrenir.
2) Öznitelik çıkarma yöntemlerini öğrenir.
3) Örüntü Tanıma ve Makine Öğrenmesi programları geliştirir ve bunları kullanma pratiği kazanır.
4) Spesifik bir probleme öğrendiği yöntemlerin nasıl uygulanacağını bilir.
|
| DERSİN VERİLİŞ BİÇİMİ | Yüz Yüze |
| DERSİN ÖNKOŞULLARI | Yok |
| ÖNERİLEN DERSLER | Yok |
| DERS TANIMI | Örüntü Tanıma Temelleri. Öznitelik Çıkarma ve Azaltma.En Yakın Komşuluk. En Büyük İhtimal Kestirim. Bayes Çıkarımı. Yapay Sinir Ağları. Destek Vektör Makinaları. Karar Ağacı Öğrenme. Seçilen problemler üzerinde uygulamalar. |
| DERS İÇERİĞİ | | HAFTA | KONULAR |
|---|
| 1. Hafta | Örüntü Tanıma Temelleri | | 2. Hafta | Öznitelik Çıkarma ve Azaltma | | 3. Hafta | En Yakın Komşuluk | | 4. Hafta | En Büyük İhtimal Kestirim | | 5. Hafta | Bayes Çıkarımı | | 6. Hafta | Yapay Sinir Ağları | | 7. Hafta | Yapay Sinir Ağları | | 8. Hafta | Arasınav | | 9. Hafta | Destek Vektör Makinaları | | 10. Hafta | Destek Vektör Makinaları | | 11. Hafta | Karar Ağacı Öğrenme | | 12. Hafta | Seçilen Problemler Üzerinde Uygulamalar | | 13. Hafta | Seçilen Problemler Üzerinde Uygulamalar | | 14. Hafta | Seçilen Problemler Üzerinde Uygulamalar |
|
| ZORUNLU YA DA ÖNERİLEN KAYNAKLAR | 1. Pattern Classification and Machine Learning, Christopher Bishop, Springer.
2. Pattern Classification 2nd Edition, R. O. Duda, P.E. Hart & D.G. Stork Wiley, 2001
|
| ÖĞRETİM YÖNTEM VE TEKNİKLERİ | Anlatım,Soru-Cevap,Proje |
| DEĞERLENDİRME YÖNTEMİ VE GEÇME KRİTERLERİ | | | Sayısı | Toplam Katkısı(%) |
|---|
| Ara Sınav | 1 | 35 | | Ödev | 1 | 25 | | Toplam(%) | | 60 | | Yıl İçinin Başarıya Oranı(%) | | 60 | | Finalin Başarıya Oranı(%) | | 40 | | Toplam(%) | | 100 |
|
| AKTS İŞ YÜKÜ |
| Aktivite |
Sayı |
Süresi(Saat) |
İş Yükü |
| Ara Sınav | 1 | 3 | 3 | | Kısa Sınavlara hazırlık | 0 | 0 | 0 | | Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi | 14 | 8 | 112 | | Final Sınavına Hazırlık | 1 | 40 | 40 | | Ders Saati | 14 | 3 | 42 | | Ara Sınava Hazırlık | 1 | 30 | 30 | | Laboratuvar | 0 | 0 | 0 | | Final Sınavı | 1 | 3 | 3 | | Ödevler | 2 | 35 | 70 | | Toplam İş Yükü | | | 300 |
|---|
| Toplam İş Yükü / 30 | | | 10 |
|---|
| Dersin AKTS Kredisi | | | 10 |
|---|
|
| DİL | Türkçe |
| STAJ / UYGULAMA | Yok |
| | |
