.png){kind=spacer}
GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS | Kredi |
|---|---|---|---|---|---|---|
| YZM511 | İstatistiksel Yapay Öğrenme | Seçmeli Ders Grubu | 1 | 1 | 6.00 | 3.00 |
Dersin Seviyesi
Yüksek Lisans
Dersin Sunulduğu Dil
Dersin Amacı
İstatistiksel Yapay Öğrenme dersi, öğrencilere istatistiksel modeller ve teknikleri kullanarak yapay öğrenme sistemleri oluşturma ve geliştirme becerilerini kazandırmayı amaçlar. Ders, öğrencilerin büyük ve karmaşık veri kümelerinden anlamlı bilgiler çıkarmak ve tahminlerde bulunmak için istatistiksel yöntemleri nasıl uygulayacaklarını anlamalarına yardımcı olur.
Dersi Veren Öğretim GörevlisiGörevlileri
Öğrenme Çıktıları
| 1 | İstatistiksel öğrenme kavramlarını ve algoritmalarını anlamak |
| 2 | Büyük veri kümelerini işlemek ve analiz etmek için istatistiksel yöntemleri uygulamak |
| 3 | Tahmini ve çıkarımsal modelleri geliştirmek ve değerlendirmek |
| 4 | İstatistiksel öğrenme tekniklerini gerçek dünya problemlerine uygulamak |
| 5 | İstatistiksel yapay öğrenme alanındaki güncel gelişmeleri takip etmek |
Öğrenim Türü
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Yok
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Yok
Dersin İçeriği
İstatistiksel Yapay Öğrenme dersi, öğrencilere istatistiksel modeller ve teknikleri kullanarak yapay öğrenme sistemleri oluşturma ve geliştirme becerilerini kazandırmayı amaçlar. Ders, öğrencilerin büyük ve karmaşık veri kümelerinden anlamlı bilgiler çıkarmak ve tahminlerde bulunmak için istatistiksel yöntemleri nasıl uygulayacaklarını anlamalarına yardımcı olur.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik | [OgretimYontemVeTeknikleri] | [OnHazirlik] |
|---|---|---|---|
| 1 | Giriş | ||
| 2 | Veri İşleme ve Hazırlama | ||
| 3 | Öznitelik Seçimi ve Veri Azaltma | ||
| 4 | Doğrusal Regresyon | ||
| 5 | Lojistik Regresyon | ||
| 6 | Karar Ağaçları | ||
| 7 | Destek Vektör Makineleri | ||
| 8 | Ara Sınav | ||
| 9 | Kümeleme | ||
| 10 | Boyutsallık Azaltma | ||
| 11 | Model Seçimi ve Değerlendirme | ||
| 12 | Doğrusal Olmayan Modeller | ||
| 13 | Zaman Serisi Analizi | ||
| 14 | Doğal Dil İşleme |
Ders Kitabı Malzemesi Önerilen Kaynaklar
Yok
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Adet | Değer |
| Final Sınavı | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 | |
Staj Durumu
Yok
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 72 | 72 |
| Final Sınavı | 1 | 76 | 76 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 1 | 1 | 1 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 1 | 1 | 1 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 150 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | PÇ 11 | PÇ 12 | PÇ 13 | PÇ 14 | PÇ 15 | |
| ÖÇ 1 | 4 | 5 | 3 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
| ÖÇ 2 | 3 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 4 | 4 | 5 |
| ÖÇ 3 | 5 | 4 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 3 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
| ÖÇ 4 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
| ÖÇ 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek