MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ

Bilgisayar Mühendisliği

SOSYAL MEDYA

CE 345 | Ders Tanıtım Bilgileri

Dersin Adı

Otomatik Öğrenmeye Giriş

Kodu	Yarıyıl	Teori (saat/hafta)	Uygulama/Lab (saat/hafta)	Yerel Kredi	AKTS
CE 345	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 Anlatım / Sunum
Dersin Koordinatörü	Dr. Öğr. Üyesi Alper Demir
Öğretim Eleman(lar)ı	-
Yardımcı(ları)	-

Dersin Amacı	Otomatik öğrenme, deneyim ile otomatik olarak kendini geliştirebilen bilgisayar programlarının nasıl tasarlanacağı ile ilgilidir. Bu dersin amacı, otomatik öğrenme alanında kullanılan, en yeni ve etkin algoritmaları gözden geçirmektir. Bu algoritmaların hem teorik özellikleri hem de pratik uygulamaları tartışılacaktır.
Öğrenme Çıktıları	Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; Geniş bir yelpazede birçok otomatik öğrenme algoritmasını tasvir edebilecek. Alandaki temel teknik ve algoritmaları uygulayabilecek. Alandaki farklı algoritma ve teknikleri karşılaştırabilecek. Özel durumlar için otomatik öğrenme algoritmaları tasarlayabilecek. Otomatik öğrenme tekniklerinin potansiyel kullanım alanlarını değerlendirebilecektir.
Ders Tanımı	Otomatik öğrenme, geçmiş deneyimleriyle otomatik olarak performanslarını iyileştiren bilgisayar programları ile ilgilenir. Yapay zeka, istatistik, bilgi kuramı, biyoloji ve kontrol teorisi gibi bir çok alandan ilham alan otomatik öğrenme dersinde aşağıdaki konular işlenecektir; Konsept öğrenme, Karar ağacı öğrenme, Yapay sinir ağları, Temelli öğrenme, Evrimsel algoritmalar, Destekli öğrenme, Bayes öğrenmesi, Hesapsal öğrenme teorisi.

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

HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI

Hafta	Konular	Ön Hazırlık
1	Otomatik Öğrenmeye Giriş	Bölüm 1; E. Alpaydın, Introduction to Machine Learning; The MIT Press, 2014, hardcover ISBN 978-0-262-028189
2	Öğreticiyle Öğrenme	Bölüm 2; E. Alpaydın, Introduction to Machine Learning; The MIT Press, 2014, hardcover ISBN 978-0-262-028189
3	Bayesian Karar Teorisi	Bölüm 3; E. Alpaydın, Introduction to Machine Learning; The MIT Press, 2014, hardcover ISBN 978-0-262-028189
4	Boyut İndirgeme	Bölüm 6; E. Alpaydın, Introduction to Machine Learning; The MIT Press, 2014, hardcover ISBN 978-0-262-028189
5	Gruplaştırma	Bölüm 7; E. Alpaydın, Introduction to Machine Learning; The MIT Press, 2014, hardcover ISBN 978-0-262-028189
6	Karar Ağaçları	Bölüm 9; E. Alpaydın, Introduction to Machine Learning; The MIT Press, 2014, hardcover ISBN 978-0-262-028189
7	Doğrusal Ayrım	Bölüm 10; E. Alpaydın, Introduction to Machine Learning; The MIT Press, 2014, hardcover ISBN 978-0-262-028189
8	Ara sınav
9	Çok Katmanlı Algılayıcılar	Bölüm 11; E. Alpaydın, Introduction to Machine Learning; The MIT Press, 2014, hardcover ISBN 978-0-262-028189
10	Yerel Modeller	Bölüm 12; E. Alpaydın, Introduction to Machine Learning; The MIT Press, 2014, hardcover ISBN 978-0-262-028189
11	Çekirdek Makineleri	Bölüm 13; E. Alpaydın, Introduction to Machine Learning; The MIT Press, 2014, hardcover ISBN 978-0-262-028189
12	Grafik Modeller	Bölüm 14; E. Alpaydın, Introduction to Machine Learning; The MIT Press, 2014, hardcover ISBN 978-0-262-028189
13	Gizli Markov Modelleri	Bölüm 15; E. Alpaydın, Introduction to Machine Learning; The MIT Press, 2014, hardcover ISBN 978-0-262-028189
14	Pekiştirmeli Öğrenme	Bölüm 18; E. Alpaydın, Introduction to Machine Learning; The MIT Press, 2014, hardcover ISBN 978-0-262-028189
15	Dönemin gözden geçirilmesi
16	Final Sınavı

Ders Kitabı	E. Alpaydın, Introduction to Machine Learning; The MIT Press, 2014, hardcover ISBN 978-0-262-028189
Önerilen Okumalar/Materyaller

DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ

Yarıyıl Aktiviteleri	Sayı	Katkı Payı %
Katılım
Laboratuvar / Uygulama
Arazi Çalışması
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği	4	20
Portfolyo
Ödev
Sunum / Jüri Önünde Sunum
Proje
Seminer/Çalıştay
Sözlü Sınav
Ara Sınav	1	35
Final Sınavı	1	45
Toplam

Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı	5	55
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı	1	45
Toplam

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

Yarıyıl Aktiviteleri	Sayı	Süre (Saat)	İş Yükü
Teorik Ders Saati (Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati)	16	3	48
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati (Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati)	16		0
Sınıf Dışı Ders Çalışması	14	4	56
Arazi Çalışması			0
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği	4	3	12
Portfolyo			0
Ödev			0
Sunum / Jüri Önünde Sunum			0
Proje			0
Seminer/Çalıştay			0
Sözlü Sınav			0
Ara Sınavlar	1	14	14
Final Sınavı	1	20	20
		Toplam	150

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ

#	Program Yeterlilikleri / Çıktıları	* Katkı Düzeyi
#	Program Yeterlilikleri / Çıktıları	1	2	3	4	5
1	Matematik, Fen Bilimleri ve Bilgisayar Mühendisliği konularında yeterli bilgi sahibidir; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanır.
2	Karmaşık Bilgisayar Mühendisliği problemlerini saptar, tanımlar, formüle eder ve çözer; bu amaca uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçer ve uygular.			X
3	Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlar; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygular.
4	Bilgisayar 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	Karmaşık Bilgisayar Mühendisliği problemlerinin veya araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlar, deney yapar, veri toplar, sonuçları analiz eder ve yorumlar.			X
6	Bilgisayar 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	Bilgisayar Mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi sahibidir; mühendislik 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 Bilgisayar 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 erişir, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izler ve kendini sürekli yeniler; insanlık tarihi boyunca oluşan bilgi birikimini Bilgisayar Mühendisliği alanıyla ilişkilendirir.

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

SOSYAL MEDYA

HABER |TÜM HABERLER

Ev Mutfağı ‘Restoran Mutfağı’ Olacak

İzmir Ekonomi Üniversitesi (İEÜ) mezunları Esra-Melis Sarıhan kardeşler, ev aşçıları ile yemek tutkunlarını ‘bir tıkla’ buluşturacak ‘Yedir’ isimli uygulamayı geliştirdi.

Devamı

Orta Doğu’nun en başarılı 10 kadınından biri oldu

İzmir Ekonomi Üniversitesi (İEÜ) Bilgisayar Mühendisliği Bölümü mezunu Melda Akın, dünyaca ünlü Forbes şirketi tarafından Orta Doğu’nun teknoloji alanındaki en başarılı 10

Devamı

İş vaadiyle tuzağa düşmeyin

İnternet üzerinden vatandaşları tuzağa düşürerek kişisel verileri ele geçirmenin ve para çarpmanın yollarını arayan dolandırıcıların son taktiği, evden çalışmayı da vadeden sahte

Devamı

Depremde cep telefonları hayat kurtarıyor

İzmir'i vuran 6.6'lık depremde yıkılan binaların enkazı altında kalan çok sayıda kişinin yeri, cep telefonlarından kurulan iletişim ile tespit edildi. İzmir Ekonomi

Devamı