ITC 502 Machine Learning and Deep LearningMEF ÜniversitesiAkademik Programlar Mekatronik ve Robotik Mühendisliği (YL) (Tezsiz) (İngilizce) Öğrenciler için Genel BilgiDiploma EkiErasmus Beyanı
Mekatronik ve Robotik Mühendisliği (YL) (Tezsiz) (İngilizce)
Yüksek Lisans Programın Süresi: 1.5 Kredi Sayısı: 90 TYYÇ: 7. Düzey QF-EHEA: 2. Düzey EQF: 7. Düzey

Ders Genel Tanıtım Bilgileri

Yüksekokul/Myo/Fakülte/Enstitü Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
Ders Kodu ITC 502
Ders Adı İngilizce Machine Learning and Deep Learning
Ders Adı Türkçe Yapay Öğrenme ve Derin Öğrenme
Öğretim Dili EN
Ders Türü Ters-Yüz Öğrenme
Dersin Düzeyi Orta
Dönem Bahar
Haftalık İletişim Saatleri
Ders: 3 Okuma: 0 Laboratuvar : 0 Diğer: 0
Tahmini Öğrenci İş Yükü Dönem boyunca 186 saat
Ders Kredileri 7.5 AKTS
Değerlendirme Standart Harf Notu
Ön Koşul Yok
Yan Koşul Yok
Beklenen Ön Bilgi Yok
Kayıt Kısıtlamaları Sadece Yüksek Lisans Öğrencileri
Genel Eğitim Hedefi Makine öğrenimi yöntemlerinin temellerini ve tahmin, sınıflandırma ve regresyon yapmak için akıllı sistemlerin nasıl tasarlanıp uygulanacağını öğrenmek.
Ders Açıklaması Bu ders yapay öğrenmede kullanılan temel yöntemleri içermektedir. Konular, gözetimli ve gözetimsiz öğrenme yöntemleri, sınıflandırma ve regresyon metodlarıdır.

Ders Öğrenme Çıktıları ve Yeterlilikler

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler:
1) Kalıpları tanımak için sınıflandırma yöntemlerini uygulamak
2) Bilinmeyen fonksiyonları tahmin etmek için regresyon yöntemlerini uygulamak
3) Makine öğrenimi yöntemlerinin performansını değerlendirmek
4) Belirli bir problem için bir makine öğrenimi sistemi tasarlamak ve oluşturmak
Program Öğrenme Çıktıları/Ders Öğrenme Çıktıları 1 2 3 4
1) Lisans düzeyi yeterliliklerine dayalı olarak, mekatronik mühendisliği ve robotik alanında bilgilerini uzmanlık düzeyinde geliştirebilir ve derinleştirebilir.
2) Mekatronik mühendisliği ve robotik konularında bilimsel araştırma yaparak derinlemesine ve genişlemesine kuramsal ve uygulamalı bilgilere sahiptir.
3) Mekatronik mühendisliğinde kullanılan analiz ve modelleme yöntemleri ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgiye sahiptir.
4) Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular, bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları çözümler ve yorumlar.
5) Mekatronik sistemlerin süreç ve sonuçlarını, o alandaki veya alan dışındaki ulusal ve uluslararası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarır.
6) Mekatronik ve robotik sistemlerin tasarlanması ve gerçeklenmesi aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir.
7) Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamaları hakkında farkındalığa sahip olduğunu inceler ve uygulamalarıyla gösterir.
8) Çok disiplinli takımlarda liderlik yapar, karmaşık durumlarda mekatronik ve robotik sistemlerin tasarlanması ve analizinde çözüm yaklaşımları geliştirir ve sorumluluk alır.
9) İngilizce dili en az Avrupa Dil Portföyü B2 Genel Düzeyinde kullanarak sözlü ve yazılı iletişim kurar.
10) Mekatronik ve robotik uygulamalarının sosyal ve çevresel boyutlarını anlar.

Program Sonuçları ve Yeterliliklerle İlişkisi

N Yok S Destekleyici H Çok İlgili
     
Program Çıktıları ve Yeterlilikler Düzey Değerlendirme
1) Lisans düzeyi yeterliliklerine dayalı olarak, mekatronik mühendisliği ve robotik alanında bilgilerini uzmanlık düzeyinde geliştirebilir ve derinleştirebilir. H
2) Mekatronik mühendisliği ve robotik konularında bilimsel araştırma yaparak derinlemesine ve genişlemesine kuramsal ve uygulamalı bilgilere sahiptir. H
3) Mekatronik mühendisliğinde kullanılan analiz ve modelleme yöntemleri ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgiye sahiptir. N
4) Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular, bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları çözümler ve yorumlar. H
5) Mekatronik sistemlerin süreç ve sonuçlarını, o alandaki veya alan dışındaki ulusal ve uluslararası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarır. S
6) Mekatronik ve robotik sistemlerin tasarlanması ve gerçeklenmesi aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. N
7) Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamaları hakkında farkındalığa sahip olduğunu inceler ve uygulamalarıyla gösterir. H
8) Çok disiplinli takımlarda liderlik yapar, karmaşık durumlarda mekatronik ve robotik sistemlerin tasarlanması ve analizinde çözüm yaklaşımları geliştirir ve sorumluluk alır. S
9) İngilizce dili en az Avrupa Dil Portföyü B2 Genel Düzeyinde kullanarak sözlü ve yazılı iletişim kurar. N
10) Mekatronik ve robotik uygulamalarının sosyal ve çevresel boyutlarını anlar. N
Hazırlayan ve Tarih ,
Ders Koordinatörü TUNA ÇAKAR
Dönem Bahar
Dersi Veren(ler)

Ders İçeriği

Hafta Konu
1) Makine Öğrenimi Kavramlarına Giriş
2) Denetimli ve Denetimsiz Yöntemler
3) Sınıflandırma ve Regresyon
4) En Yakın Komşu Algoritması
5) Karar Ağaçları
6) Öznitelik Seçimi
7) Özellik Çıkarma
8) Kümeleme
9) Dönem Projesi İlerleme Sunumları
10) Performans Değerlendirmesi: Eğitim, Test ve Doğrulama
11) Yapay Sinir Ağları – Bölüm 1
12) Yapay Sinir Ağları – Bölüm 2
13) Derin Serin Ağları
14) Dönem Projesi Sunumları
15) Proje/Sunum Dönemi
16) Proje/Sunum Dönemi
Gerekli/Tavsiye Edilen OkumalarIntroduction to Machine Learning, Ethem Alpaydın, MIT Press, 3rd Edition (2015)
Öğretme TeknikleriFlipped Sınıf
Ödev ve ProjelerÖdev
Laboratuvar ÇalışmasıYok
Bilgisayar KullanımıGerekli
Diğer AktivitelerYok
Değerlendirme Yöntemleri
Değerlendirme Araçları Sayı Ağırlık
Küçük Sınavlar 2 % 40
Ödev 3 % 60
TOPLAM % 100
Ders Yönetimi

AKTS Öğrenci İş Yükü Tahmini

AKtivite Hafta Sayısı Saat Hesaplama
Yarıyıl Başına Hafta Sayısı Etkinliğe Hazırlık Etkinliğin Kendisinde Harcanan Etkinlik Gereksinimlerini Tamamlama
Ders Saati 14 2 3 2 98
Proje 4 2 18 2 88
Toplam İş Yükü 186
Toplam İş Yükü/25 7.4
AKTS 7.5