GAZİ ÜNİVERSİTESİ BİLGİ PAKETİ - 2019 AKADEMİK YILI

DERS TANIMI
MAKİNE ÖĞRENMESİ/5201305
Dersin Adı: MAKİNE ÖĞRENMESİ
Dersin Kredisi: 3 Ders AKTS : 8
Dersin Yarıyılı: 1 Ders Türü : Seçmeli
DERS BİLGİLERİ
 -- DERSİN DİLİ
  Türkçe
 -- ÖĞRETİM ELEMAN(LAR)I
  Dr.Oktay YILDIZ
 -- ÖĞRETİM ELEMANI WEB SİTESİ/SİTELERİ
  http://w3.gazi.edu.tr/~oyildiz/
 -- ÖĞRETİM ELEMANI E-POSTASI/E-POSTALARI
  oyildiz@gazi.edu.tr
 -- ÖĞRENME ÇIKTILARI
Temel makine öğrenme teknik ve algoritmalarını tanımak, problem üzerinde uygulayabilmek.








 -- DERSİN VERİLİŞ BİÇİMİ
  Bu ders sadece yüz yüze eğitim şeklinde yürütülmektedir.
 -- DERSİN ÖNKOŞULLARI
  Bu dersin önkoşulu yada eş koşulu bulunmamaktadır.
 -- ÖNERİLEN DERSLER
  Bu dersle ilişkili önerilen başka dersler bulunmamaktadır.
 --DERS İÇERİĞİ
1. Hafta  Makine öğrenmesine giriş.
2. Hafta  Öğrenme kavramı
3. Hafta  Karar ağaçları
4. Hafta  Genetik algoritma
5. Hafta  Genetik algoritma ve programlama
6. Hafta  Genetik algoritma projesi
7. Hafta  Bayes öğrenme
8. Hafta  Ara sınav
9. Hafta  Yapay sinir ağları
10. Hafta  Yapay sinir ağları projesi
11. Hafta  Destek vektör makinesi
12. Hafta  Öğrenme algoritmalarının değerlendirilmesi, karşılaştırılması
13. Hafta  Gözetimsiz öğrenme
14. Hafta  Proje sunumu
15. Hafta  Proje sunumu
16. Hafta  Proje sunumu
 -- ZORUNLU YA DA ÖNERİLEN KAYNAKLAR
  Machine Learning, Tom Mitchell
 -- ÖĞRETİM YÖNTEM VE TEKNİKLERİ
  Anlatım, Soru-Yanıt, Gösterme, Uygulama - Alıştırma
 -- STAJ / UYGULAMA
  YOK
 -- DEĞERLENDİRME YÖNTEMİ VE GEÇME KRİTERLERİ
 
Sayısı
Toplam Katkısı(%)
 Ara Sınav
1
20
 Ödev
4
10
 Uygulama
0
0
 Projeler
1
10
 Pratik
0
0
 Quiz
0
0
 Yıliçinin Başarıya Oranı (%)  
40
 Finalin Başarıya Oranı (%)  
60
 -- İŞ YÜKÜ
 Etkinlik  Toplam hafta sayısı  Süre (Haftalık Saat)  Dönem boyu toplam iş yükü
 Haftalık teorik ders saati
15
3
45
 Haftalık uygulamalı ders saati
0
 Okuma Faaliyetleri
15
3
45
 İnternette tarama, kütüphane çalışması
15
3
45
 Materyal tasarlama, uygulama
0
 Rapor hazırlama
1
6
6
 Sunu hazırlama
1
6
6
 Sunum
1
1
1
 Ara sınav ve ara sınava hazırlık
4
4
16
 Final sınavı ve final sınavına hazırlık
4
4
16
 Diğer
1
8
8
 TOPLAM İŞ YÜKÜ: 
188
 TOPLAM İŞ YÜKÜ / 25 : 
7.52
 DERSİN AKTS KREDİSİ: 
8
 -- PROGRAM ÖĞRENME ÇIKTILARI KATKI DÜZEYLERİ
NO
PROGRAM ÖĞRENME ÇIKTILARI
1
2
3
4
5
1
Lisans derecesi yeterliklerine dayalı olarak alanındaki bilgilerini uzmanlık düzeyinde geliştirir ve derinleştirir.X
2
Bilgisayar bilimleri alanı ile ilgili disiplinler arasındaki etkileşimi kavrar.X
3
Bilgisayar bilimleri alanında edindiği uzmanlık düzeyindeki kuramsal ve uygulamalı bilgileri kullanır.X
4
Bilgisayar bilimleri alanındaki bilgileri ilgili disiplinlerden gelen bilgilerle bütünleştirerek yeni bilgiler oluşturur.X
5
Bilgisayar bilimleri alanındaki bir sorunu tanımlar.X
6
Bilgisayar bilimleri alanındaki sorunları bilimsel araştırma yöntemlerini kullanarak çözümler.X
7
Bilgisayar bilimleri alanı ile ilgili sorunlara çözüm önerileri geliştirir.X
8
Bilgisayar bilimleri alanı ile ilgili sorunları çözer.X
9
Çözüm sonuçlarını kalite süreçleri çerçevesinde değerlendirir.X
10
Uygulamada karşılaşılan karmaşık durumlarda sorumluluk alarak yeni yaklaşım ve yöntemler geliştirir.X