Bu dersin ana amacı, öğrencileri tümevarımlı öğrenme sistemlerini tasarlayabilir ve yapabilir hale getirmektir. Bu amaçla, giriş niteliğindeki bu derste, yapay öğrenme alanındaki birçok kavram, teknik ve algoritmanın genel değerlendirmesi yapılacaktır. Bunlar arasında, tümdengelimli öğrenmenin bir alternatifi olarak tümevarımlı öğrenme, bilgi gösterimi, sınıflama, bilgi kazanımı, öznitelik seçimi, gözetimli ve gözetimsiz öğrenme, aşırı öğrenme, eksik öğrenme, çapraz geçerleme, algılayıcılar, destek yöney makineleri, karar ağaçları, en yakın komşuluk algoritmaları ve Bayesçi ağlar gibi konular olacaktır. Ders, uygulamaya dönük bir amaçla öğrencilerin Weka ve Mahout gibi öğrenme kütüphanelerini tanımalarını da sağlayacaktır.

Aşağıdaki konular dersin kapsamı içindedir: • Öğrenme kuramlarına ve yapay öğrenmeye giriş • Tümdengelimli ve tümevarımlı öğrenme • Bilgi gösterimi • Tümevarımlı öğrenme türleri • Gözetimli ve gözetimsiz öğrenme • Aşırı ve eksik öğrenme • Çapraz geçerleme • Karar ağaçları ile öğrenme • Bilgi kazanımı • Destek yöney makineleri ile öğrenme • Naïve Bayes ile öğrenme • Algılayıcalar ile öğrenme • kNN algoritmaları ile öğrenme • Öğrenme başarımının değerlendirilmesi • Kappa istatistiği • Özellik seçimi