| Ders Adı | Kodu | Yerel Kredi | AKTS | Ders (saat/hafta) | Uygulama (saat/hafta) | Laboratuar (saat/hafta) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Bilgisayar Tabanlı Öğrenen Sistemler | MTM4632 | 3 | 6 | 3 | 0 | 0 |
| Önkoşullar | Yok |
|---|
| Yarıyıl | Bahar |
|---|
| Dersin Dili | İngilizce, Türkçe |
|---|---|
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Seçmeli @ Matematik Mühendisliği Lisans Programı Seçmeli @ Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Lisans Programı |
| Ders Kategorisi | Uzmanlık/Alan Dersleri |
| Dersin Veriliş Şekli | Yüz yüze |
| Dersi Sunan Akademik Birim | Matematik Mühendisliği Bölümü |
|---|---|
| Dersin Koordinatörü | Nilgün Güler Bayazıt |
| Dersi Veren(ler) | Fatih Taşçı |
| Asistan(lar)ı |
| Dersin Amacı | Öğrencilere karşılaştıkları problemleri modelleyip, çözümleyip, yorumlama yapacak becerinin sağlanması. |
|---|---|
| Dersin İçeriği | Bilgisayar tabanlı öğrenen sistemlere giriş. Eğiticili ve eğiticisiz öğrenme teknikleri. Karar kuramsal sınıflandırma.Yapay sinir ağları ve uygulamaları. Boyut indirgeme ve öznitelik seçimi. Karar ağaçları ve kural türetme. Genetik algoritmalar. Örüntü tanıma uygulamaları. |
| Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar |
|
| Opsiyonel Program Bileşenleri | Yok |
Ders Öğrenim Çıktıları
- Öğrenciler iyi bir programlama beceresi kazanırlar.
- Öğrenciler ileride karşılaşacakları problemlerde çözüm üretebilmeleri için gerekli yaratıcılığı kazanırlar.
- Öğrenciler akıllı yazılımların nasıl geliştirileceğini öğrenirler.
- Öğrenciler öğrendikleri teknikleri ilerde karşılaşacakları projelerde kullanabilirler.
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Bilgisayar tabanlı öğrenen sistemlere giriş | Ders kitabı 1 |
| 2 | Eğiticili ve eğiticisiz öğrenme teknikleri (Eğiticiz öğrenme. K- ortlamalı, gaussian mixture ve expectation-maksimizasyon algoritması vb.) | Ders kitabı 1 |
| 3 | Karar kuramsal sınıflandırma | Ders kitabı 1 |
| 4 | Yapay sinir ağlarına (YSA) giriş: Nöron ağları ile hesaplama ve tarihçesi / Biyolojik sinir ağları ve biyolojik nöron / Nöron modeli / Aktivasyon fonksiyonları | Ders kitabı 1 |
| 5 | Ağ topolojileri: İleri beslemeli ve geri beslemeli ağlar. Yapay sinir ağı modelleri: Statik ve dinamik ağlar. Yapay sinir ağlarının eğitilmesi-Eğiticili ve Eğiticisiz öğrenme | Ders kitabı 1 |
| 6 | Öğrenme kuralları: Hebb kuralı, Perceptron kuralı, Delta kuralı, Widrow-Hoff kuralı, Yarışmalı öğrenme kuralı. ADALINE. Perceptron | Ders kitabı 1 |
| 7 | Çok katmanlı ağlar ve geriye yayılma algoritması, genelleştirilmiş Delta kuralı | Ders kitabı 1 |
| 8 | Melez (Hibrit) sistemler: Radyal tabanlı Fonksiyon Ağları | Ders kitabı 1 |
| 9 | Vize | |
| 10 | Boyut indirgeme ve öznitelik seçimi: sınıf ayrıştırılabilirlik ölçütleri, en iyi öznitelik üretimi | Ders kitabı 1 |
| 11 | Tek değişkenli karar ağaçları ile kural türetme -ID tree | Ders kitabı 1 |
| 12 | Çok değişkenli karar ağaçları ile kural türetme-CART Algoritması | Ders kitabı 1 |
| 13 | Genetik algoritmalar | Ders kitabı 1 |
| 14 | Genetik algoritmalar ile bilgisayar uygulamaları | Ders kitabı 1 |
| 15 | Örüntü tanıma uygulamaları, Dersin revize edilmesi, proje sunumları | Ders kitabı 1 |
| 16 | Final Sınavı |
Değerlendirme Sistemi
| Etkinlikler | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Devam/Katılım | ||
| Laboratuar | ||
| Uygulama | ||
| Arazi Çalışması | ||
| Derse Özgü Staj | ||
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | ||
| Ödev | ||
| Sunum/Jüri | ||
| Projeler | 1 | 40 |
| Seminer/Workshop | ||
| Ara Sınavlar | 1 | 20 |
| Final | 1 | 40 |
| Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı | ||
| Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı | ||
| TOPLAM | 100 | |
AKTS İşyükü Tablosu
| Etkinlikler | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İşyükü |
|---|---|---|---|
| Ders Saati | 14 | 3 | |
| Laboratuar | |||
| Uygulama | |||
| Arazi Çalışması | |||
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 14 | 6 | |
| Derse Özgü Staj | |||
| Ödev | |||
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
| Projeler | 1 | 35 | |
| Sunum / Seminer | |||
| Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 2 | |
| Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 2 | |
| Toplam İşyükü : | |||
| Toplam İşyükü / 30(s) : | |||
| AKTS Kredisi : | |||
| Diğer Notlar | Yok |
|---|
