Yazdır

DERS BİLGİLERİ
Ders KodDers AdT+U SaatYarıyılAKTS
ELK 557ÖRÜNTÜ TANIMA3 + 01. Yarıyıl7,5

DERS TANIMI
Ders Düzeyi Doktora
Ders Türü Seçmeli
Dersin Amacı Bu dersin temel amacı, öğrenciye makine öğrenmesi problemleri hakkında ilişkisel düşünmeyi öğretmek ve gerçek dünya problemlerini bu yöntemlerle çözmek için problemi nasıl formülize edeceğini ve çözeceğini öğretmektir.
Ders İçeriği Bu ders makine öğrenmesinin temel yöntemlerini izleyerek farklı araçların nasıl geliştiğini, aralarındaki ilişkileri ve pratikte nasıl kullanılacaklarını gösterir. Bu ders, Bayes yöntemleri ve Gauss süreçleri gibi pek çok makine öğrenmesi yöntemlerini öğretir.
Ders Ön Koşul Dersin ön koşulu yok.
Ders Yan Koşul Dersin yan koşulu yok.
Öğretim Sistemi Yüz Yüze

DERS ÖĞRENME KAZANIMLARI
1Farklı modellerin ve algoritmaların birbiriyle nasıl bağlantılı olduğunu gösterebilir
2Makine öğrenmesi yöntemleriyle örüntü tanıma problemlerini çözebilir.

DERS ÖĞRENME KAZANIMININ PROGRAM YETERLİLİKLERİNE KATKISI
NoPY 01PY 02PY 03PY 04PY 05PY 06PY 07PY 08PY 09PY 10PY 11
ÖK 00125444      
ÖK 00225444      
Ara Toplam410888      
Katkı25444000000

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)14570
Arasınavlar(hazırlık süresi dahil)14040
Yarıyıl Sonu Sınavı(hazırlık süresi dahil)14343
Toplam İş Yükü

Dersin AKTS Kredisi






195

7,5
DERS ŞUBELERİ
 Dönem seçiniz :   


Seçili dönemde ders açılmamıştır.


Yazdır

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