.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 dersinin amacı, öğrencilere istatistiksel yapay öğrenmenin temel kavramları, algoritmaları ve uygulamaları hakkında kapsamlı bir anlayış kazandırmaktır. Öğrenciler, verilerden öğrenmek, tahminler yapmak ve bilinçli kararlar almak için istatistiksel modellerin nasıl kullanılacağını öğreneceklerdir.
Dersi Veren Öğretim GörevlisiGörevlileri
Öğrenme Çıktıları
| 1 | İstatistiksel yapay öğrenmenin temel kavramlarını ve ilkelerini anlamak. |
| 2 | İstatistiksel yapay öğrenme algoritmalarını gerçek dünya problemlerine uygulama becerileri geliştirmek. |
| 3 | Farklı istatistiksel yapay öğrenme modellerinin ve uygulamalarının bilgisini edinmek. |
| 4 | İstatistiksel yapay öğrenme modellerinin performansını değerlendirmeyi öğrenmek. |
Öğrenim Türü
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Yok
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Yok
Dersin İçeriği
İstatistiksel Yapay Öğrenme dersinin amacı, öğrencilere istatistiksel yapay öğrenmenin temel kavramları, algoritmaları ve uygulamaları hakkında kapsamlı bir anlayış kazandırmaktır. Öğrenciler, verilerden öğrenmek, tahminler yapmak ve bilinçli kararlar almak için istatistiksel modellerin nasıl kullanılacağını öğreneceklerdir.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik | [OgretimYontemVeTeknikleri] | [OnHazirlik] |
|---|---|---|---|
| 1 | İstatistiksel yapay öğrenmeye giriş | ||
| 2 | Gözetimli öğrenme | ||
| 3 | Gözetimsiz öğrenme | ||
| 4 | Doğrusal regresyon | ||
| 5 | Lojistik regresyon | ||
| 6 | Karar ağaçları | ||
| 7 | Destek vektör makineleri | ||
| 8 | Ara Sınav | ||
| 9 | Topluluk yöntemleri | ||
| 10 | Sinir ağları | ||
| 11 | Derin öğrenme | ||
| 12 | Pekiştirmeli öğrenme | ||
| 13 | İstatistiksel yapay öğrenmedeki güncel trendler | ||
| 14 | İstatistiksel yapay öğrenmenin uygulamaları |
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 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
| ÖÇ 2 | 5 | 5 | 5 | 5 | 4 | 5 | 4 | 4 | 4 | 5 | 4 | 4 | 5 | 5 | 5 |
| ÖÇ 3 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
| ÖÇ 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 5 | 5 | 4 | 4 | 5 | 5 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek