DERS BİLGİLERİ
Ders KodDers AdT+U SaatYarıyılAKTS
CENG 420MAKİNE ÖĞRENMESİ VE İMGE TANIMA3 + 06. Yarıyıl5

DERS TANIMI
Ders Düzeyi Lisans
Ders Türü Seçmeli
Dersin Amacı Bu dersin amacı makine öğrenmesi ve imge tanıma yöntemlerinin öğretilmesidir.
Ders İçeriği Makine öğrenmesine giriş, örneklemeli öğrenme, regresyon, model derecesi ve genelleme özellikleri, Bayes karar teorisi, en büyük olabilirlik tahminlemesi, uzaklık fonksiyonları, çok değişkenli modeller ve regresyon, boyut indirgeme ve temel bileşen analizi, k-means öbekleme algoritması, karar ağaçları, destek vektör makineleri, yapay sinir ağları ve gizli Markov modelleri.
Ders Ön Koşul Dersin ön koşulu yok.
Ders Yan Koşul Dersin yan koşulu yok.
Öğretim Sistemi Yüz yüze

DERS ÖĞRENME KAZANIMLARI
1Temel imge tanıma kavramlarını listeler
2İstatistiksel metotları açıklar
3Doğrusal metotları açıklar
4Doğrusal olmayan metotları açıklar

DERS ÖĞRENME KAZANIMININ PROGRAM YETERLİLİKLERİNE KATKISI
NoPY 01PY 02PY 03PY 04PY 05PY 06PY 07PY 08PY 09PY 10PY 11PY 12
ÖK 01121121215423
ÖK 02212212144522
ÖK 03212541254325
ÖK 04212423254255
Ara Toplam757129771517141115
Katkı212322244434

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU
EtkinlikSayısıSüresi (Saat)Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi(14 hafta/teorik+uygulama)14342
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme)14342
Ödevler21020
Arasınavlar(hazırlık süresi dahil)11010
Yarıyıl Sonu Sınavı(hazırlık süresi dahil)11616
Toplam İş Yükü

Dersin AKTS Kredisi






130

5

DERS ŞUBELERİ
 Dönem seçiniz :   


Seçili dönemde ders açılmamıştır.

T+U : Teorik + Pratik
PY: Program Yeterlilikleri
ÖK: Ders Öğrenme Kazanımları