|
Dersin Adı |
Kodu |
Normal Yarıyılı |
Grup No |
ECTS |
Kredi |
Ders |
3 |
||
|
Uygulama |
0 |
||||||||
|
Bilgisayar Tabanlı öğrenen
Sistemler |
0524042 |
8 |
8 |
8 |
3 |
Laboratuvar |
0 |
||
|
Dersin
Dili |
Türkçe |
||||||||
|
Dersin
Türü |
Seçmeli |
||||||||
|
Dersin
Koordinatörü |
|
||||||||
|
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. |
||||||||
|
Dersin Amacı |
Öğrencilere
karşılaştıkları problemleri modelleyip, çözümleyip,
yorumlama yapacak becerinin sağlanması. |
||||||||
|
Dersin
Kazandıracağı Bilgi
ve Beceriler |
1.
İyi bir programlama
beceresi kazandırılması 2.
Öğrencilere ileride karşılaşacakları
problemlerde çözüm üretebilmeleri için gerekli yaratıcılığın
kazandırılması |
||||||||
|
Dersin
Kitabı (Notu) |
·
Tom Mitchell, Machine Learning, McGraw Hill, 1997. |
||||||||
|
Yararlanılacak Diğer
Kaynaklar |
·
Simon Haykin Neural Networks, Macmillian College Publishing, 2000. |
||||||||
|
Ön Koşul
Dersleri |
Şart olmamakla birlikte
Yapay zeka dersi almak |
||||||||
|
Ön Koşul
Konuları |
Çok iyi derecede C/C++
yada Matlab bilgisine sahip olmak |
||||||||
|
Ödev
ve Projeler |
Öğrencilere gerçek problemleri içeren projeler
verilecektir. |
||||||||
|
Laboratuvar Deneyleri |
- |
||||||||
|
Bilgisayar Kullanımı |
Ders konularını kapsayacak şekilde verilen ödevler ve proje bilgisayar
ortamında gerçekleştirilecektir. |
||||||||
|
Diğer Uygulamalar |
- |
||||||||
|
Başarı Değerlendirme Sistemi |
|
Adedi |
Etki Oranı % |
||||||
|
Ara Sınavlar |
1 |
25 |
|||||||
|
Kısa Sınavlar |
|
|
|||||||
|
Ödevler
|
5 |
15 |
|||||||
|
Projeler |
1 |
20 |
|||||||
|
Dönem
Ödevi |
|
|
|||||||
|
Laboratuvar |
|
|
|||||||
|
Diğer |
|
|
|||||||
|
Final Sınavı |
1 |
40 |
|||||||
|
Ders
Gruplarına Göre Ders Kredisinin Dağılımı (%) |
Temel
Bilimler |
|
|||||||
|
Temel
Mühendislik |
65 |
||||||||
|
Mesleki |
35 |
||||||||
|
Üniversite Dersi |
|
||||||||
|
Hafta |
Konular |
|
|
1 |
Bilgisayar
tabanlı öğrenen sistemlere giriş. |
|
|
2 |
Eğiticili ve eğiticisiz
öğrenme teknikleri (Eğiticiz öğrenme. K- ortlamalı, gaussian
mixture ve expectation-maksimizasyon
algoritması vb.) |
|
|
3 |
Karar
kuramsal sınıflandırma. |
|
|
4 |
Yapay sinir ağlarına
(YSA) giriş: Nöron ağları ile hesaplama ve tarihçesi / Biyolojik sinir ağları ve biyolojik nöron / Nöron modeli / Aktivasyon fonksiyonları
|
|
|
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. |
|
|
6 |
Öğrenme kuralları: Hebb
kuralı, Perceptron kuralı, Delta kuralı,
Widrow-Hoff kuralı, Yarışmalı öğrenme
kuralı. ADALINE. Perceptron |
|
|
7 |
Çok katmanlı ağlar
ve geriye yayılma algoritması, genelleştirilmiş Delta kuralı |
|
|
8 |
Melez (Hibrit) sistemler:
Radyal tabanlı Fonksiyon Ağları |
|
|
9 |
Boyut indirgeme ve
öznitelik seçimi: sınıf ayrıştırılabilirlik
ölçütleri, eniyi öznitelik üretimi |
|
|
10 |
Tek
değişkenli karar ağaçları ile kural türetme -ID tree |
|
|
11 |
Çok değişkenli karar
ağaçları ile kural türetme-CART Algoritması |
|
|
12 |
Genetik algoritmalar |
|
|
13 |
Genetik algoritmalar ile bilgisayar uygulamaları |
|
|
14 |
Örüntü tanıma uygulamaları |
|
|
15 |
Dersin revize edilmesi, proje sunumları |
|
|
Hazırlayan: |
Tarih: |
|
|
|
|
1 |
2 |
3 |
|
1 |
Matematik ve
Temel Mühendislik bilgilerini kullanarak model kurar. |
|
|
ü |
|
2 |
Disiplinler arası takım
çalışmasında etkin
rol alır. |
|
ü |
|
|
3 |
Matematiksel modelleri analitik,sayısal
veya istatistiki tekniklerle çözme becerisi kazanır |
|
|
ü |
|
4 |
Çözümleri ve
sonuçları doğru bir biçimde yorumlar. |
|
|
ü |
|
5 |
Bilgisayar
tabanlı teknikleri kullanarak problemleri bilgisayarda çözebilecek hale
getiren algoritmaları
oluşturur ve uygular. |
|
|
ü |
|
6 |
Kendi
alanındaki yayınları ve gelişmeleri takip edebilecek ve
gerektiğinde sunumda bulunabilecek kadar ingilizceyi kullanma becerisi
kazanır |
ü |
|
|
|
7 |
Endüstride ve
Bilimsel kuruluşlarda araştırma ve geliştirme
faliyetlerlerinde bulunur. |
|
|
ü |
|
8 |
Eğitim
faliyetlerinde bulunur. |
|
ü |
|
|
9 |
Mesleğin
sorumluluklarının bilincindedir. |
|
ü |
|
|
10 |
Mesleki
konularda güncel gelişmeleri yakından takip eder. |
|
|
ü |
|
11 |
Mesleğin
gerektirdiği çağdaş yöntem ve araçları kullanır. |
|
|
ü |
|
12 |
Yaşam
boyu öğrenmenin önemini kavrar. |
|
|
ü |
1- Hiç katkısı yok 2-Kısmen
katkısı var 3-Tam
katkısı var