CE 475 | Ders Tanıtım Bilgileri - Yazılım Mühendisliği

Dersin Adı

Otomatik Öğrenme Temelleri ve Uygulamaları

Kodu	Yarıyıl	Teori (saat/hafta)	Uygulama/Lab (saat/hafta)	Yerel Kredi	AKTS
CE 475	Güz/Bahar	2	2	3	7

Ön-Koşul(lar)

MATH 240 Başarılı olmak (En az DD notu almış olmak)

Dersin Dili

İngilizce

Dersin Türü

Seçmeli

Dersin Düzeyi

Lisans

Dersin Veriliş Şekli

-

Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri

Tartışma
Problem çözme
Soru & Cevap
Kritik verme
Deney / Laboratuvar / Atölye uygulama
Anlatım / Sunum

Ulusal Meslek Sınıflandırma Kodu

-

Dersin Koordinatörü

Dr. Öğr. Üyesi Kutluhan Erol

Öğretim Eleman(lar)ı

Dr. Öğr. Üyesi Kutluhan Erol

Yardımcı(ları)

Araş. Gör. Çınar GEDİZLİOĞLU

Dersin Amacı

Bu ders otomatik öğrenmeye istatiksel bir temel oluşturur ve öğrencilere bu temel üstünden otomatik öğrenmeyi tanıtır. Öğrenciler otomatik öğrenme algoritmalarını pratik problemlere uygulamayı, istatiksel analiz yöntemleri kullanarak uygun algoritma seçmeyi ve oluşturdukları modellerin doğruluk derecesini değerlendirmeyi öğrenir.

Öğrenme Çıktıları

#	İçerik	PÇ Sub	* Katkı Düzeyi
#	İçerik	PÇ Sub	1	2	3	4	5
1	gözetimli öğrenme ve gözetimsiz öğrenmeyi tanımlayabilecek,
2	temel öğrenme modellerini sıralayabilecek,
3	değişik tür problemler için çeşitli programlama dillerinde öğrenme modelleri geliştirebilecek,
4	model doğruluğunu ve esnekliğini istatistik yöntemlerle ölçebilecek,
5	doğruluk ve esneklik analizi sonuçlarına göre modelleri ayarlayabilecektir.

Ders Tanımı

Doğrusal cebir ve olasılığın temelleri, doğrusal regresyon, doğrusal olmayan modeller, çapraz doğrulama, model seçimi, karar ağaçları ve destek vektör makineleri.

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

Hafta	Konular	Ön Hazırlık	Öğrenme Çıktısı
1	Introduction to Machine Learning	ISLR Ch.1
2	Conditional Probability and Linear Algebra review	Statistics for Engineers and Scientists by William Navidi, McGraw-Hill Education, 5th Edition, 2019. ISBN- 13: 978-1259717604 Ch. 2
3	Simple Linear Regression	ISLR Ch.3
4	Multiple Regression	ISLR Ch.3
5	Multiple Regression	ISLR Ch.3
6	Cross validation and bootstrapping	ISLR Ch.5
7	Model Selection	ISLR Ch.6
8	Nonlinear models	ISLR Ch.7
9	Decision Trees	ISLR Ch.8
10	Classification	ISLR Ch.4
11	Support Vector Machines	ISLR Ch.9
12	Principal Component Analysis	ISLR Ch.10
13	Clustering	ISLR Ch.10
14	Project Discussions and Presentations
15	Dönemin gözden geçirilmesi
16	Final Sınavı

Ders Kitabı	An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R, by Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani published by Springer ISBN-13: 978-1461471370
Önerilen Okumalar/Materyaller	Course Home Page

Yarıyıl Aktiviteleri	Sayı	Katkı Payı %	LO 1	LO 2	LO 3	LO 4	LO 5
Katılım
Laboratuvar / Uygulama	1	24
Arazi Çalışması
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği	4	8
Portfolyo
Ödev
Sunum / Jüri Önünde Sunum
Proje	1	26
Seminer/Çalıştay
Sözlü Sınav
Ara Sınav
Final Sınavı	1	42
Toplam

Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı	6	58
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı	1	42
Toplam

Yarıyıl Aktiviteleri	Sayı	Süre (Saat)	İş Yükü
Teorik Ders Saati (Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati)	16	2	32
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati (Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati)	16	2	32
Sınıf Dışı Ders Çalışması	14	3	42
Arazi Çalışması			0
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği	4	4	16
Portfolyo			0
Ödev			0
Sunum / Jüri Önünde Sunum			0
Proje	1	60	60
Seminer/Çalıştay			0
Sözlü Sınav			0
Ara Sınavlar			0
Final Sınavı	1	28	28
		Toplam	210

#	PÇ Sub	Program Yeterlilikleri / Çıktıları	* Katkı Düzeyi
#	PÇ Sub	Program Yeterlilikleri / Çıktıları	1	2	3	4	5
1	Mühendislik Bilgisi: Matematik, fen bilimleri, temel mühendislik, bilgisayarla hesaplama ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda bilgi; bu bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi.		-	X	-	-	-
	1	Matematik	-	-	-	-	-
	2	Fen bilimleri	-	-	-	-	-
	3	Temel mühendislik	-	-	-	-	-
	4	Bilgisayarla hesaplama	-	-	-	-	-
	5	İlgili mühendislik disiplinine özgü konularda bilgi	-	-	-	-	-
	6	Bu bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi.	-	-	-	-	-
2	Problem Analizi: Karmaşık mühendislik problemlerini, temel bilim, matematik ve mühendislik bilgilerini kullanarak ve ele alınan problemle ilgili BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçlarını* gözeterek tanımlama, formüle etme ve analiz becerisi*		-	-	-	X	-
3	Mühendislik Tasarımı: Karmaşık mühendislik problemlerine yaratıcı çözümler tasarlama becerisi; karmaşık sistemleri, süreçleri, cihazları veya ürünleri gerçekçi kısıtları ve koşulları* gözeterek, mevcut ve gelecekteki gereksinimleri karşılayacak biçimde tasarlama becerisi.		-	-	-	-	-
	1	Karmaşık mühendislik problemlerine yaratıcı çözümler tasarlama becerisi	-	-	-	-	-
	2	Karmaşık sistemleri, süreçleri, cihazları veya ürünleri gerçekçi kısıtları ve koşulları* gözeterek,	-	-	-	-	-
	3	Mevcut ve gelecekteki gereksinimleri karşılayacak biçimde tasarlama becerisi	-	-	-	-	-
4	Teknik ve Araçların Kullanımı: Karmaşık mühendislik problemlerinin analizi ve çözümüne yönelik, tahmin ve modelleme de dahil olmak üzere, uygun teknikleri, kaynakları ve modern mühendislik ve bilişim araçlarını, sınırlamalarının da farkında olarak seçme ve kullanma becerisi.		-	-	-	-	X
5	Araştırma ve İnceleme: Karmaşık mühendislik problemlerinin incelenmesi için literatür araştırması, deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama dahil, araştırma yöntemlerini kullanma becerisi.		-	-	X	-	-
	1	Karmaşık mühendislik problemlerinin incelenmesi için literatür araştırması	-	-	-	-	-
	2	Deney tasarlama	-	-	-	-	-
	3	Deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama dahil, araştırma yöntemlerini kullanma becerisi	-	-	-	-	-
6	Mühendislik Uygulamalarının Küresel Etkisi: Mühendislik uygulamalarının BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları* kapsamında, topluma, sağlık ve güvenliğe, ekonomiye,sürdürülebilirlik ve çevreye etkileri hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.		X	-	-	-	-
	1	Mühendislik uygulamalarının BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları* kapsamında, topluma, sağlık ve güvenliğe, ekonomiye, sürdürülebilirlik ve çevreye etkileri hakkında bilgi; (FENG101)	-	-	-	-	-
	2	Mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık. (FENG101)	-	-	-	-	-
7	Etik Davranış: Mühendislik meslek ilkelerine* uygun davranma, etik sorumluluk hakkında bilgi; hiçbir konuda ayrımcılık yapmadan, tarafsız davranma ve çeşitliliği kapsayıcı olma konularında farkındalık. (FENG101)		-	-	-	-	-
	1	Mühendislik meslek ilkelerine* uygun davranma, etik sorumluluk hakkında bilgi	-	-	-	-	-
	2	Hiçbir konuda ayrımcılık yapmadan, tarafsız davranma ve çeşitliliği kapsayıcı olma konularında farkındalık.	-	-	-	-	-
8	Bireysel ve Takım Çalışması: Bireysel olarak ve disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda (yüz yüze, uzaktan veya karma) takım üyesi veya lideri olarak etkin biçimde çalışabilme becerisi.		-	-	-	-	-
9	Sözlü ve Yazılı İletişim: Hedef kitlenin çeşitli farklılıklarını (eğitim, dil, meslek gibi) dikkate alarak, teknik konularda		-	-	-	-	-
	1	Sözlü (ENGxxx)	-	-	-	-	-
	2	Yazılı etkin iletişim kurma becerisi. (ENGxxx)	-	-	-	-	-
10	Proje Yönetimi: Proje yönetimi ve ekonomik yapılabilirlik analizi gibi iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik ve yenilikçilik hakkında farkındalık.		-	-	-	-	-
	1	Proje yönetimi ve ekonomik yapılabilirlik analizi gibi iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; (FENG497-FENG498)	-	-	-	-	-
	2	Girişimcilik ve yenilikçilik hakkında farkındalık. (FENG101)	-	-	-	-	-
11	Yaşam Boyu Öğrenme: Bağımsız ve sürekli öğrenebilme, yeni ve gelişmekte olan teknolojilere uyum sağlayabilme ve teknolojik değişimlerle ilgili sorgulayıcı düşünebilmeyi kapsayan yaşam boyu öğrenme becerisi.		-	-	-	-	-

CE 475 | Ders Tanıtım Bilgileri

HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI

DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ

HABERTÜM HABERLER

broadAngle İzmir Ekonomi Üniversitesi’nde

YENİ GÜZELBAHÇE KAMPÜSÜMÜZ

KÜRESEL KARİYER

BİLİME KATKI

İNSANA DEĞER

TOPLUMA FAYDA