Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
| Ders Kodu | : CSE422 |
| Ders Türü | : Bölüm Seçmeli |
| Ders Grubu | : Lisans |
| Eğitim Dili | : İngilizce |
| Staj Durumu | : Yok |
| Teori | : 2 |
| Uyg. | : 2 |
| Kredi | : 3 |
| Laboratuvar | : 0 |
| AKTS | : 6 |
Yapay sinir ağlarının gerçek hayatta kullanımı ve anlatım
Bu ders yapay sinir ağları ve makine öğrenimi tekniklerinin gerçek hayatta öğrenimi ve kullanımı hakkında bir genel bakış sunar.
| Dr. Öğr. Üyesi Mahmut SİNECEN |
| 1. | O1. Temel makine öğrenimi teknikleri prensiplerinin araştırılması. |
| 2. | O2. Temel gözetimli ve gözetimsiz öğrenme konseptlerinin belirlenmesi |
| 3. | O3. Toplanmış verinin analize uygun şekilde veri setlerine normalize edilmesi |
| 4. | O4. Önceden hazır örnekler üzerinde makine öğrenim teknikleri uygulanması |
| 5. | O5. Tamamlanmış deney sonuçlarının analiz edilmesi |
| 6. | O6. Sonuçların sunulması ve algoritmanın değerlendirilmesi |
| 1. | Introduction to Machine Learning, E. Alpaydin, MIT Press, 2009 |
| 2. | Neural Networks and Learning Machines, 3rd Edition, S. O. Haykin, Pearson, 2009 |
| Değerlendirme Türü | Adet | Yüzde |
|---|---|---|
| Ara Sınav (Vize) | 1 | %40 |
| Dönem Sonu Sınavı (Final) | 1 | %40 |
| Kısa Sınav (Quiz) | 2 | %10 |
| Ödev | 2 | %10 |
| Etkinlik | Sayısı | Ön Hazırlık | Süre | Toplam Iş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|---|
| Kuramsal Ders | 14 | 0 | 2 | 28 |
| Uygulamalı Ders | 14 | 0 | 2 | 28 |
| Ödev | 2 | 0 | 5 | 10 |
| Bireysel Çalışma | 14 | 0 | 3 | 42 |
| Kısa Sınav | 2 | 0 | 5 | 10 |
| Ara Sınav | 1 | 0 | 10 | 10 |
| Dönem Sonu Sınavı | 1 | 0 | 22 | 22 |
| TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat) | 150 | |||
PÇ-1 | PÇ-2 | PÇ-3 | PÇ-4 | PÇ-5 | PÇ-6 | PÇ-7 | PÇ-8 | PÇ-9 | PÇ-10 | PÇ-11 | |
OÇ-1 | 5 | 4 | 4 | 4 | 3 | ||||||
OÇ-2 | 4 | 5 | 5 | 5 | 5 | ||||||
OÇ-3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 2 | ||||||
OÇ-4 | 3 | 4 | 4 | 3 | 3 | ||||||
OÇ-5 | 2 | 3 | 3 | 4 | 3 | ||||||
OÇ-6 | 3 | 2 | 2 | 3 | 4 | ||||||