| Yüksekokul/Myo/Fakülte/Enstitü |
Lisansüstü Eğitim Enstitüsü |
| Ders Kodu |
CSE 603 |
| Ders Adı İngilizce |
Advanced Machine Learning |
| Ders Adı Türkçe |
İleri Yapay Öğrenme Teknikleri |
| Öğretim Dili |
EN |
| Ders Türü |
Ters-Yüz Öğrenme |
| Dersin Düzeyi |
İleri |
| Dönem |
Güz |
| Haftalık İletişim Saatleri |
| Ders: 3 |
Okuma: 0 |
Laboratuvar : 0 |
Diğer: 0 |
|
| Tahmini Öğrenci İş Yükü |
Dönem boyunca 187 saat |
| Ders Kredileri |
7.5 AKTS |
| Değerlendirme |
Standart Harf Notu
|
| Ön Koşul |
Yok |
| Yan Koşul |
Yok |
| Beklenen Ön Bilgi |
Yok |
| Kayıt Kısıtlamaları |
Sadece Doktora Öğrencileri |
| Genel Eğitim Hedefi |
Gelişmiş makine öğrenimi yöntemlerini ve sınıflandırma, regresyon gibi tahminler yapmak için akıllı sistemlerin nasıl tasarlanacağını ve uygulanacağını öğrenmek.
|
| Ders Açıklaması |
Bu dersin amacı ileri yapay öğrenme tekniklerini öğretmektir. Ders içeriği ileri yapay sinir ağları, derin öğrenme yöntemleri, parametre seçimi, düzenlileştirme, makine öğrenmede kullanılan optimizasyon teknikleri ve evrişimli sinir ağlardır. Öğrenciler, bu derste ileri yapay öğrenme yöntemlerinin güncel gerçek hayat problemlerine nasıl uygulanacağı öğrenip, başarım analizlerini yapabileceklerdir. |
Ders Öğrenme Çıktıları ve Yeterlilikler
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler:
1) Kalıpları tanımak için gelişmiş sınıflandırma yöntemlerini uygulamak
2) Bilinmeyen fonksiyonları tahmin etmek için ileri regresyon yöntemlerini uygulayabilmek
3) Gelişmiş makine öğrenimi yöntemlerinin performansını değerlendirebilecek
4) Belirli bir problem için gelişmiş bir makine öğrenimi sistemi tasarlamak ve oluşturmak
|
| Program Öğrenme Çıktıları/Ders Öğrenme Çıktıları |
1 |
2 |
3 |
4 |
Program Sonuçları ve Yeterliliklerle İlişkisi
| N Yok |
S Destekleyici |
H Çok İlgili |
| |
|
|
| |
Program Çıktıları ve Yeterlilikler |
Düzey |
Değerlendirme |
| Hazırlayan ve Tarih |
, |
| Ders Koordinatörü |
TUNA ÇAKAR |
| Dönem |
Güz |
| Dersi Veren(ler) |
Dr. Öğr. Üyesi TUNA ÇAKAR |
Ders İçeriği
| Hafta |
Konu |
| 1) |
Sinir Ağlarına Giriş
|
| 2) |
Sığ Sinir Ağları I
|
| 3) |
Sığ Sinir Ağları II
|
| 4) |
Derin Sinir Ağı I
|
| 5) |
Derin Sinir Ağı II |
| 6) |
Düzenlileştirme Yöntemleri
|
| 7) |
Optimizasyon Yöntemleri
|
| 8) |
Hiperparametre Ayarlama, Toplu Normalleştirme
|
| 9) |
Öğrenim Aktarımı |
| 10) |
Evrişimli Sinir Ağları I |
| 11) |
Evrişimli Sinir Ağları II |
| 12) |
Derin Sinir Ağlarının Uygulamaları I
|
| 13) |
Derin Sinir Ağlarının Uygulamaları II |
| 14) |
Derin Sinir Ağlarının Uygulamaları III
|
| 15) |
Proje/Dönem Sunumları |
| 16) |
Proje/Sunum Dönem |
Bilgi Paketi / Ders Kataloğu