Psikoloji | |||||
Lisans | Programın Süresi: 4 | Kredi Sayısı: 240 | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF: 6. Düzey |
School/Faculty/Institute | Faculty of Engineering | ||||
Course Code | DSAI 201 | ||||
Course Title in English | Fundamentals of Machine Learning and Data Science | ||||
Course Title in Turkish | Makine Öğrenmesinin Temelleri ve Veri Bilimi | ||||
Language of Instruction | EN | ||||
Type of Course | Guided Personal Study | ||||
Level of Course | Intermediate | ||||
Semester | Fall | ||||
Contact Hours per Week |
|
||||
Estimated Student Workload | 156 hours per semester | ||||
Number of Credits | 6 ECTS | ||||
Grading Mode | Pass / Fail | ||||
Pre-requisites |
DSAI 101 - Introduction to DS and AI DSAI 102 - Mathematical Foundations for DS and AI DSAI 103 - Programming for DS and AI |
||||
Expected Prior Knowledge | None | ||||
Co-requisites | None | ||||
Registration Restrictions | Only Undergraduate Students | ||||
Overall Educational Objective | To learn the fundamental vocabulary and concepts of machine learning and take a deeper dive into the details of several of the most important machine learning approaches, and develop intuition into how they work and when and where they are applicable. | ||||
Course Description | This course provides a comprehensive introduction to the field of machine learning. Firstly, the practical aspects of machine learning using Python's Scikit-Learn package will be examined. Contains the following topics: Supervised Learning, Unsupervised Learning, Linear Classifiers, Tree-Based Models and Data Science. | ||||
Course Description in Turkish | Bu kurs, makine öğrenimi alanına kapsamlı bir giriş niteliğindedir. Öncelikle Python'un Scikit-Learn paketini kullanarak makine öğreniminin pratik yönleri incelenecektir. Aşağıdaki konuları içerir:Denetimli Öğrenme, Denetimsiz Öğrenme, Doğrusal Sınıflandırıcılar, Ağaç Tabanlı Modeller ve Veri Bilimi. |
Course Learning Outcomes and CompetencesUpon successful completion of the course, the learner is expected to be able to:1) 2) 3) |
Program Learning Outcomes/Course Learning Outcomes | 1 | 2 | 3 |
---|---|---|---|
1) Psikolojideki başlıca kavramlar, teorik perspektifler, deneysel bulgular ve tarihsel eğilimler hakkında kapsamlı bilgi edinilmesi. | |||
2) Psikolojide temel araştırma yöntemlerini, ayrıca araştırma tasarımı, veri analizi ve veri yorumlama anlama ve uygulama becerisi. | |||
3) Davranış ve zihinsel süreçlerle ilgili problemleri çözmek için eleştirel ve yaratıcı düşünme, şüpheci sorgulama ve bilimsel bir yaklaşım kullanma yetkinliği. | |||
4) Psikolojik ilke, beceri ve değerleri kişisel, sosyal ve örgütsel bağlamlarda anlama ve uygulama becerisi. | |||
5) Psikoloji disipliniyle bağlantılı olan kanıtları değerlendirme, belirsizliği tolere etme ve diğer değerleri yansıtma becerisi. | |||
6) Mesleki etik standartların içselleştirilmesi ve yayılması. | |||
7) Psikoloji ve diğer sosyal bilimler alanlarında bilgi edinme amacıyla bilgi teknolojileri, bilgisayar ve diğer teknolojileri kullanma konusunda yetkinlik gösterme. | |||
8) Psikoloji bilimi bilgisini Türkçe ve en azından CEFR B2 düzeyinde İngilizce olmak üzere çeşitli formatlarda etkili bir şekilde iletme becerisi. | |||
9) Sosyokültürel ve uluslararası çeşitliliğin karmaşıklığını tanıma, anlama ve buna saygı gösterme. | |||
10) Yaşam boyu öğrenme, araştırma ve kendini geliştirme ihtiyacını tanıma ve bu doğrultuda beceriler geliştirme. | |||
11) Psikolojik teori ve literatüre dayanarak eleştirel hipotezler oluşturma ve bu hipotezleri test etmek için çalışmalar tasarlama becerisi. | |||
12) Bağımsız olarak bilgi edinme ve kendi öğrenimini planlama becerisi. | |||
13) Yazılı çalışmaların ve sunumların netliği ve düzeni konusunda ileri düzeyde yetkinlik gösterme. |
N None | S Supportive | H Highly Related |
Program Outcomes and Competences | Level | Assessed by | |
1) | Psikolojideki başlıca kavramlar, teorik perspektifler, deneysel bulgular ve tarihsel eğilimler hakkında kapsamlı bilgi edinilmesi. | N | |
2) | Psikolojide temel araştırma yöntemlerini, ayrıca araştırma tasarımı, veri analizi ve veri yorumlama anlama ve uygulama becerisi. | N | |
3) | Davranış ve zihinsel süreçlerle ilgili problemleri çözmek için eleştirel ve yaratıcı düşünme, şüpheci sorgulama ve bilimsel bir yaklaşım kullanma yetkinliği. | H | Exam,HW,Participation |
4) | Psikolojik ilke, beceri ve değerleri kişisel, sosyal ve örgütsel bağlamlarda anlama ve uygulama becerisi. | N | |
5) | Psikoloji disipliniyle bağlantılı olan kanıtları değerlendirme, belirsizliği tolere etme ve diğer değerleri yansıtma becerisi. | N | |
6) | Mesleki etik standartların içselleştirilmesi ve yayılması. | N | |
7) | Psikoloji ve diğer sosyal bilimler alanlarında bilgi edinme amacıyla bilgi teknolojileri, bilgisayar ve diğer teknolojileri kullanma konusunda yetkinlik gösterme. | N | |
8) | Psikoloji bilimi bilgisini Türkçe ve en azından CEFR B2 düzeyinde İngilizce olmak üzere çeşitli formatlarda etkili bir şekilde iletme becerisi. | N | |
9) | Sosyokültürel ve uluslararası çeşitliliğin karmaşıklığını tanıma, anlama ve buna saygı gösterme. | S | Participation |
10) | Yaşam boyu öğrenme, araştırma ve kendini geliştirme ihtiyacını tanıma ve bu doğrultuda beceriler geliştirme. | S | HW,Participation |
11) | Psikolojik teori ve literatüre dayanarak eleştirel hipotezler oluşturma ve bu hipotezleri test etmek için çalışmalar tasarlama becerisi. | N | |
12) | Bağımsız olarak bilgi edinme ve kendi öğrenimini planlama becerisi. | S | Exam,HW |
13) | Yazılı çalışmaların ve sunumların netliği ve düzeni konusunda ileri düzeyde yetkinlik gösterme. | H | Exam,HW |
Prepared by and Date | TUNA ÇAKAR , November 2023 |
Course Coordinator | TUNA ÇAKAR |
Semester | Fall |
Name of Instructor | Dr. Öğr. Üyesi ŞİRİN ÖZLEM |
Hafta | Konu |
1) | |
2) | |
3) | |
4) | |
5) | |
6) | |
6) | |
7) | |
8) | |
9) | |
10) | |
11) | |
12) | |
13) | |
14) | |
15) | |
16) |
Required/Recommended Readings | - | ||||||
Teaching Methods | Guided personal study | ||||||
Homework and Projects | DataCamp Tasks and Quizzes (%40) Final Exam (%60) | ||||||
Laboratory Work | - | ||||||
Computer Use | Required | ||||||
Other Activities | - | ||||||
Assessment Methods |
|
||||||
Course Administration |
dsai@mef.edu.tr 05309225505 Instructor’s office: 5th floor Phone number: 0 212 395 37 50 Office hours: TBA E-mail address: cakart@mef.edu.tr |
Activity | No/Weeks | Hours | Calculation | ||||
No/Weeks per Semester | Preparing for the Activity | Spent in the Activity Itself | Completing the Activity Requirements | ||||
Ders Saati | 14 | 1 | 2 | 42 | |||
Laboratuvar | 10 | 1 | 2 | 30 | |||
Sınıf Dışı Ders Çalışması | 1 | 1 | 10 | 11 | |||
Proje | 1 | 5 | 25 | 30 | |||
Ödevler | 10 | 1 | 2 | 30 | |||
Final | 1 | 10 | 3 | 13 | |||
Total Workload | 156 | ||||||
Total Workload/25 | 6.2 | ||||||
ECTS | 6 |