MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ

Yazılım Mühendisliği

CE 322 | Ders Tanıtım Bilgileri

Dersin Adı
Örüntü Tanıma
Kodu
Yarıyıl
Teori
(saat/hafta)
Uygulama/Lab
(saat/hafta)
Yerel Kredi
AKTS
CE 322
Güz/Bahar
3
0
3
5

Ön-Koşul(lar)
Yok
Dersin Dili
İngilizce
Dersin Türü
Seçmeli
Dersin Düzeyi
Lisans
Dersin Veriliş Şekli -
Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri Problem çözme
Deney / Laboratuvar / Atölye uygulama
Anlatım / Sunum
Dersin Koordinatörü
Öğretim Eleman(lar)ı -
Yardımcı(ları) -
Dersin Amacı Bu dersin odak noktası örüntü tanıma tekniklerinin teori ve uygulanmaları üzerinedir. Kapsanan konular arasında, makine ile örüntü sınıflandırılması, öznitelik çıkarma, nesne tanıma, Bayes karar teorisi, parametrik ve parametrik olmayan örüntü tanıma, denetimli ve denetimsiz örüntü tanıma konuları bulunmakta ve bu konulara genel bir bakış sunulmaktadır.
Öğrenme Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
  • Temel ve gelişmiş örüntü tanıma sistemlerini tasarlayabilecektir.
  • Temel istatistiksel ve sözdizimsel örüntü tanıma yaklaşımlarını açıklayabilecektir.
  • Örüntü tanıma sistemi tasarımlarında yer alan başlıca konuları ve problemleri betimleyebilecektir.
  • Değişik örüntü tanıma tekniklerini karşılaştırabilecektir.
  • Bilgisayar araçları kullanarak örüntü tanıma tekniklerini uygulayabilecektir.
Ders Tanımı Öğrenme ve adopsiyon, Bayes karar teorisi, ayırıcı fonksiyonlar, parametrik teknikler, maksimum olabilirlik tahmini, Bayes tahmini, yeterli istatistik, parametrik olmayan teknikler, doğrusal ayırtaç fonksiyonlar, algoritma bağımsız otomatik öğrenme, sınıflandırıcılar, denetimsiz öğrenme, gruplaştırma.

 



Dersin Kategorisi

Temel Ders
Uzmanlık/Alan Dersleri
Destek Dersleri
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
Aktarılabilir Beceri Dersleri

 

HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI

Hafta Konular Ön Hazırlık
1 Örüntü Tanımaya Giriş, Öğrenme ve Adopsiyon Bölüm 1. Kısım 1.1-1.6. Duda, R.O. Hart, P.E. and Stork, D.G. Pattern Classification. Wiley-Interscience. 2nd Edition. 2001.
2 Bayes Karar Teorisi Bölüm 2. Kısım 2.1-2.4. Duda, R.O. Hart, P.E. and Stork, D.G. Pattern Classification. Wiley-Interscience. 2nd Edition. 2001.
3 Ayırtaç Fonksiyonlar Bölüm 2. Kısım 2.5,2.6, 2.9. Duda, R.O. Hart, P.E. and Stork, D.G. Pattern Classification. Wiley-Interscience. 2nd Edition. 2001.
4 Parametrik Teknikler: Maksimum Olabilirlik Tahmini ve Bayes Kestirimi, Yeterli İstatistikler Bölüm 3. Kısım 3.1-3.7. Duda, R.O. Hart, P.E. and Stork, D.G. Pattern Classification. Wiley-Interscience. 2nd Edition. 2001.
5 Parametrik Olmayan Teknikler Bölüm 4. Kısım 4.1-4.4. Duda, R.O. Hart, P.E. and Stork, D.G. Pattern Classification. Wiley-Interscience. 2nd Edition. 2001.
6 Doğrusal Ayırtaç Fonksiyonlar Bölüm 5. Kısım 5.1-5.8. Duda, R.O. Hart, P.E. and Stork, D.G. Pattern Classification. Wiley-Interscience. 2nd Edition. 2001.
7 Ara-sınav
8 Metrik Olmayan Yöntemler Bölüm 8. Kısım 8.1-8.4. Duda, R.O. Hart, P.E. and Stork, D.G. Pattern Classification. Wiley-Interscience. 2nd Edition. 2001.
9 Algoritma-Bağımsız Otomatik Öğrenme Bölüm 9. Kısım 9.1-9.3. Duda, R.O. Hart, P.E. and Stork, D.G. Pattern Classification. Wiley-Interscience. 2nd Edition. 2001.
10 Algoritma-Bağımsız Otomatik Öğrenme – Tekrar Örnekleme Bölüm 9. Kısım 9.4,9.5. Duda, R.O. Hart, P.E. and Stork, D.G. Pattern Classification. Wiley-Interscience. 2nd Edition. 2001.
11 Algoritma-Bağımsız Otomatik Öğrenme – Sınıflandırıcılar Bölüm 9. Kısım 9.6,9.7. Duda, R.O. Hart, P.E. and Stork, D.G. Pattern Classification. Wiley-Interscience. 2nd Edition. 2001.
12 Denetimsiz Öğrenme ve Gruplaştırma Bölüm 10. Kısım 10.1-10.4. Duda, R.O. Hart, P.E. and Stork, D.G. Pattern Classification. Wiley-Interscience. 2nd Edition. 2001.
13 Denetimsiz Öğrenme ve Kümeleme Bölüm 10. Kısım 10.5-10.9. Duda, R.O. Hart, P.E. and Stork, D.G. Pattern Classification. Wiley-Interscience. 2nd Edition. 2001.
14 Proje sunumları
15 Dönemin gözden geçirilmesi
16 Final Sınavı

 

Ders Kitabı

Duda, R.O.Hart, P.E. and Stork, D.G. Pattern Classification. Wiley-Interscience. 2nd Edition. 2001.

Önerilen Okumalar/Materyaller

Bishop, C. M. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer. 2007; Marsland, S. Machine Learning: An Algorithmic Perspective. CRC Press. 2009. (Also uses Python.); Theodoridis, S. and Koutroumbas, K. Pattern Recognition. Edition 4. Academic Press, 2008.

 

DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ

Yarıyıl Aktiviteleri Sayı Katkı Payı %
Katılım
Laboratuvar / Uygulama
Arazi Çalışması
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
Portfolyo
Ödev
1
10
Sunum / Jüri Önünde Sunum
Proje
1
20
Seminer/Çalıştay
Sözlü Sınav
Ara Sınav
1
30
Final Sınavı
1
40
Toplam

Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
3
60
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
1
40
Toplam

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

Yarıyıl Aktiviteleri Sayı Süre (Saat) İş Yükü
Teorik Ders Saati
(Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati)
16
0
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati
(Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati)
16
0
Sınıf Dışı Ders Çalışması
0
Arazi Çalışması
0
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
0
Portfolyo
0
Ödev
0
Sunum / Jüri Önünde Sunum
0
Proje
0
Seminer/Çalıştay
0
Sözlü Sınav
0
Ara Sınavlar
1
0
Final Sınavı
1
0
    Toplam
0

 

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ

#
Program Yeterlilikleri / Çıktıları
* Katkı Düzeyi
1
2
3
4
5
1

Matematik, Fen Bilimleri, Bilgisayar Bilimleri ve Yazılım Mühendisliği konularında yeterli bilgi sahibidir; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, Yazılım Mühendisliği problemlerinde kullanır.

X
2

Karmaşık Yazılım Mühendisliği problemlerini saptar, tanımlar, formüle eder ve çözer; bu amaca uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçer ve uygular.

X
3

Karmaşık bir yazılım sistemini, süreci veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlar, gerçekleştirir, sınar, doğrular, raporlar, ölçer ve bakımını yapar; bu amaçla modern yöntemleri uygular.

X
4

Yazılım Mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirir, seçer ve kullanır; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanır.

X
5

Yazılım Mühendisliği problemlerinin incelenmesi için deney tasarlar, deney yapar, veri toplar, sonuçları analiz eder ve yorumlar.

X
6

Yazılım Mühendisliği disiplini içinde ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışır; bireysel çalışma sergiler.

7

Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurar; etkin rapor yazar ve yazılı raporları anlar, tasarım ve üretim raporları hazırlar, etkin sunum yapar, açık ve anlaşılır talimat verir ve alır.

8

Mühendislik ve Yazılım uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi sahibidir; mühendislik ve yazılım çözümlerinin hukuksal sonuçlarının farkındadır.

9

Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilincine sahiptir; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi sahibidir. 

10

Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi sahibidir; girişimcilik, yenilikçilik hakkında bilinçlidir; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi sahibidir.

11

Bir yabancı dili kullanarak Yazılım Mühendisliği ile ilişkili konularda, bilgi toplar ve meslektaşları ile iletişim kurar. ("European Language Portfolio Global Scale", Level B1)

12

İkinci yabancı dili orta düzeyde kullanır.

13

Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilincindedir; bilgiye erişebilir, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izler ve kendini sürekli yeniler; insanlık tarihi boyunca oluşan bilgi birikimini Yazılım Mühendisliği alanıyla ilişkilendirir. 

*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest

 


SOSYAL MEDYA

İzmir Ekonomi Üniversitesi
izto logo
İzmir Ticaret Odası Eğitim ve Sağlık Vakfı
kuruluşudur.
ieu logo

Sakarya Caddesi No:156
35330 Balçova - İzmir / TÜRKİYE

kampus izmir

Bizi Takip edin

İEU © Tüm hakları saklıdır.