| School/Faculty/Institute |
Graduate School |
| Course Code |
CSE 603 |
| Course Title in English |
Advanced Machine Learning |
| Course Title in Turkish |
İleri Yapay Öğrenme Teknikleri |
| Language of Instruction |
EN |
| Type of Course |
Flipped Classroom |
| Level of Course |
Advanced |
| Semester |
Güz |
| Contact Hours per Week |
| Lecture: 3 |
Recitation: 0 |
Lab: 0 |
Other: 0 |
|
| Estimated Student Workload |
187 hours per semester |
| Number of Credits |
7.5 ECTS |
| Grading Mode |
Standard Letter Grade
|
| Pre-requisites |
None |
| Expected Prior Knowledge |
None |
| Co-requisites |
None |
| Registration Restrictions |
Only Doctorate Students |
| Overall Educational Objective |
To learn advanced machine learning methods and how to design and implement intelligent systems to make predictions such as classification and regression. |
| Course Description |
This course aims to teach advanced machine learning concepts. Topics neural networks, deep learning, hyperparameter tuning, regularization, optimization of machine learning models, and convolutional neural networks. Students will learn how to apply advanced machine learning techniques to complex real-world problems and analyze the performance of these systems. |
| Course Description in Turkish |
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. |
Course Learning Outcomes and Competences
Upon successful completion of the course, the learner is expected to be able to:
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 Learning Outcomes/Course Learning Outcomes |
1 |
2 |
3 |
4 |
Relation to Program Outcomes and Competences
| N None |
S Supportive |
H Highly Related |
| |
|
|
| |
Program Outcomes and Competences |
Level |
Assessed by |
| Prepared by and Date |
, |
| Course Coordinator |
TUNA ÇAKAR |
| Semester |
Güz |
| Name of Instructor |
Dr. Öğr. Üyesi TUNA ÇAKAR |
Course Contents
| 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