Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
Örüntü Tanıma
Ders Kodu: EEE572
Ders Türü: Seçmeli
Ders Grubu: Yüksek Lisans
Eğitim Dili: Türkçe
Staj Durumu: Yok
Teori: 2
Uyg.: 2
Kredi: 3
Laboratuvar: 0
AKTS: 6
Amaç

Örüntü tanıma tekniklerini ve uygulama alanlarını öğrenmek. Sınıflandırma temellerini öğrenmek.

Özet İçerik

Önişlemler, sinyal davranış ve özelliklerinin düşük seviyeli sinyal karakterizasyonu Öznitelik dağılımı altında sınıflandırıcı yapısında benzeşim ve öznitelik optimizasyonu İstatistiksel karar verme problemi olarak örüntü tanımlama Bayes sınıflandırıcılar, yapay sinir ağları, bulanık mantık Lineer ve lineer olmayan modeller tarafından boyut ve veri azaltma İstatistiksel öğrenme teorileri Destekleyici vektör makineleri

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Öğrenme Çıktıları
1.Örüntü Tanıma ve ve uygulama alanlarını kavrayabilme.
2.İnsan öğrenmesine yakınsama yapabilen algoritmalarla geliştirilen çözümleri karşılaştırabilme.
3.Çözümü sezgisel yaklaşımlarla sağlanabilen problemlerin farklılıklarını yorumlayabilme.
4.Örüntü Tanımlama alanında gelişen araştırma konularını takip edebilir duruma gelebilmek; Bu konuda kısa seminerler hazırlayarak sunum yapabilmek.
5.Makale okuma ve yazabilme deneyimi kazanmak.
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1.Pattern Classification: R.O. Duda, P.E. Hart, D.G. Stork 2. Baskı, Wiley, 2000.
2.Neural networks for pattern recognition : C. M. Bishop, Oxford University Press, 1995.
3.Statistical Pattern Recognition: A. Webb, 2. Baskı, Wiley, 2002.
4.Introduction to Machine Learning: E. Alpaydın, MIT Press, 2004.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
1. Hafta - Teorik & Uygulama
Giriş, tanımlar, örnekler, Bayes karar verme teorisi, öğreticili öğrenme
2. Hafta - Teorik & Uygulama
Sınıflandırma
3. Hafta - Teorik & Uygulama
Bayes Karar verme teorisine dayalı sınıflandırıcılar
4. Hafta - Teorik & Uygulama
Doğrusal Sınıflandırıcılar
5. Hafta - Teorik & Uygulama
Doğrusal olmayan sınıflandırıcılar
6. Hafta - Teorik & Uygulama
Özellik çıkartma
7. Hafta - Teorik & Uygulama
Yapay Sinir Ağları, Bulanık Mantık
8. Hafta - Teorik & Uygulama
Konu tekrarı, Ara Sınav
9. Hafta - Teorik & Uygulama
Karar ağaçları
10. Hafta - Teorik & Uygulama
Karar ağaçları
11. Hafta - Teorik & Uygulama
Örüntü tanıma uygulamaları
12. Hafta - Teorik & Uygulama
Sistem değerlendirmesi
13. Hafta - Teorik & Uygulama
Öğreticisiz öğrenme
14. Hafta - Teorik & Uygulama
Öbekleme
Değerlendirme
Değerlendirme TürüAdetYüzde
Ödev2%10
Dönem Ödevi1%5
Proje1%70
Ara Sınav (Vize)1%15
İş Yükü Hesaplaması
EtkinlikSayısıÖn HazırlıkSüreToplam Iş Yükü (Saat)
Kuramsal Ders142256
Uygulamalı Ders142256
Ödev23210
Dönem Ödevi1729
Proje110313
Ara Sınav1516
TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat)150
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
PÇ-1
PÇ-2
PÇ-3
PÇ-4
PÇ-5
PÇ-6
PÇ-7
OÇ-1
3
3
3
3
4
3
4
OÇ-2
4
4
4
3
5
4
3
OÇ-3
3
3
5
5
5
4
3
OÇ-4
3
3
3
3
4
3
4
OÇ-5
4
4
4
4
4
4
4
Adnan Menderes Üniversitesi - Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
2026