GAZİ ÜNİVERSİTESİ BİLGİ PAKETİ - 2019 AKADEMİK YILI

DERS TANIMI
ÖRÜNTÜ TANIMA/5191329
Dersin Adı: ÖRÜNTÜ TANIMA
Dersin Kredisi: 3 Ders AKTS : 7.5
Dersin Yarıyılı: 1 Ders Türü : Seçmeli
DERS BİLGİLERİ
 -- DERSİN DİLİ
  Türkçe
 -- ÖĞRETİM ELEMAN(LAR)I
  Doç.Dr. Hasan Şakir BİLGE
 -- ÖĞRETİM ELEMANI WEB SİTESİ/SİTELERİ
  w3.gazi.edu.tr/~bilge
 -- ÖĞRETİM ELEMANI E-POSTASI/E-POSTALARI
  bilge@gazi.edu.tr
 -- ÖĞRENME ÇIKTILARI
Sınıflandırma yöntemlerini örnek bir alanda başarılı bir şekilde uygulamak
Öznitelik seçme ve boyut indirgeme yaklaşımlarını etkin bir şekilde kullanmak
Örüntü tanıma yöntemlerinin farklı alanlarda benzer bir şekilde uygulanabileceğini öğrenmek.
 -- 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  Genel tanıtım
2. Hafta  Bayes karar verme teorisine dayali sınıflandırıcılar
3. Hafta  Doğrusal sınıflandırıcılar
4. Hafta  Doğrusal ayırdedici fonksiyonlar
5. Hafta  Doğrusal olmayan sınıflandırıcılar
6. Hafta  Destek vektör makinası
7. Hafta  Destek vektör makinası
8. Hafta  Öznitelik çıkartma
9. Hafta  Öznitelik çıkartma
10. Hafta  Doğrusal dönüşümler
11. Hafta  Öznitelik seçme
12. Hafta  Öznitelik seçme
13. Hafta  Boyut indirgeme
14. Hafta  Kümeleme/öbekleme
15. Hafta  Kümeleme/öbekleme
16. Hafta  Proje sunumları
 -- ZORUNLU YA DA ÖNERİLEN KAYNAKLAR
  1. Pattern Recognition, S. Theodoridis, K. Koutroumbas, Academic Press, 2008. 2. Pattern Classification, R.O. Duda, P.E. Hart, D.G. Stork, Wiley, 2000.
 -- ÖĞRETİM YÖNTEM VE TEKNİKLERİ
  Anlatım, Soru-Yanıt, Uygulama
 -- STAJ / UYGULAMA
  YOK
 -- DEĞERLENDİRME YÖNTEMİ VE GEÇME KRİTERLERİ
 
Sayısı
Toplam Katkısı(%)
 Ara Sınav
0
0
 Ödev
1
30
 Uygulama
1
30
 Projeler
1
30
 Pratik
0
10
 Quiz
0
0
 Yıliçinin Başarıya Oranı (%)  
60
 Finalin Başarıya Oranı (%)  
40
 -- İŞ YÜKÜ
 Etkinlik  Toplam hafta sayısı  Süre (Haftalık Saat)  Dönem boyu toplam iş yükü
 Haftalık teorik ders saati
3
14
42
 Haftalık uygulamalı ders saati
0
 Okuma Faaliyetleri
1
14
14
 İnternette tarama, kütüphane çalışması
1
14
14
 Materyal tasarlama, uygulama
1
14
14
 Rapor hazırlama
1
14
14
 Sunu hazırlama
1
14
14
 Sunum
2
25
50
 Ara sınav ve ara sınava hazırlık
0
 Final sınavı ve final sınavına hazırlık
1
30
30
 Diğer
0
 TOPLAM İŞ YÜKÜ: 
192
 TOPLAM İŞ YÜKÜ / 25 : 
7.68
 DERSİN AKTS KREDİSİ: 
7.5
 -- PROGRAM ÖĞRENME ÇIKTILARI KATKI DÜZEYLERİ
NO
 PROGRAM ÖĞRENME ÇIKTILARI
1
2
3
4
5
1
Yüksek lisans derecesi yeterliklerine dayalı olarak bilgisayar mühendisiliği alanındaki bilgilerini uzmanlık düzeyinde geliştirir ve derinleştirir.X
2
Bilgisayar mühendisliği alanı ile ilgili disiplinler arasındaki etkileşimi kavrar.X
3
Bilgisayar mühendisliği alanında edindiği uzmanlık düzeyindeki kuramsal ve uygulamalı bilgileri kullanabilir.X
4
Bilgisayar mühendisliği alanındaki bilgileri ilgili disiplinlerden gelen bilgilerle bütünleştirerek yeni bilgiler oluşturabilir.X
5
Bilgisayar mühendisliği alanındaki sorunları bilimsel araştırma yöntemlerini kullanarak çözümleyebilir.X
6
Bilgisayar mühendisliği alanındaki bir sorunu tanımlayabilir.X
7
Bilgisayar mühendisliği alanı ile ilgili sorunlara çözüm önerileri geliştirebilir.X
8
Bilgisayar mühendisliği alanı ile ilgili sorunları çözer.X
9
Çözüm sonuçlarını kalite süreçleri çerçevesinde değerlendirebilir.X
10
Uygulamada karşılaşılan karmaşık durumlarda sorumluluk alarak yeni yaklaşım ve yöntemler geliştirebilir.X
11
Bilgisayar mühendisliği alanı ile ilgili sorunların çözümünde yeni yaklaşımlar geliştirebilir.X
12
Bilgisayar mühendisliği alanı ile ilgili güncel çalışmaları takip eder.X