TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Birim | MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ |
| ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ PR. (İNGİLİZCE) | |
| Kod | EEES406 |
| Ad | Data Analytics for Internet of Things |
| Dönem | 2018-2019 Eğitim-Öğretim Yılı |
| Yarıyıl | 8. Yarıyıl |
| Süre (T+U) | 3-0 (T-U) (17 Hafta) |
| AKTS | 4 AKTS |
| Yerel Kredi | 3 Yerel Kredi |
| Eğitim Dil | İngilizce |
| Seviye | Belirsiz |
| Tür | Normal |
| Etiket | S Seçmeli |
| Öğretim Şekli | Yüz Yüze Öğretim |
| Bilgi Paketi Koordinatörü | Dr. Öğr. Üyesi ERCAN AVŞAR |
| Dersin Öğretim Elemanı |
Dr. Öğr. Üyesi ERCAN AVŞAR
(Bahar)
(A Grubu)
(Sor. Öğr. Ele.)
|
Dersin Amacı / Hedefi
Temel makine öğrenmesi yöntemlerinin tanıtılması, akıllı karar mekanizmalarının nesnelerin interneti uygulamalarında kullanılabilmesi için gerekli olan teorik ve pratik kabiliyetin öğrenciye kazandırılması.
Dersin İçeriği
Veri işlemenin nesnelerin interneti için önemi, Olasılık ve rastgele değişkenlerin temelleri, Makine öğrenmesi nedir, Sınıflandırma ve regresyon problemleri, Denetimli öğrenme: eğri uydurma, karar ağaçları, k-en yakın komşu algoritması, Denetimsiz öğrenme: kümeleme yöntemleri, temel bileşenler analizi, Denetimli ve Denetimsiz öğrenme yöntemlerinin Python programlama dili ile kodlanması, Sensörlerden analog ve sayısal veri okunması, Sensör kalibrasyonu, single-board bilgisayar ile akıllı karar mekanizmalarının gerçekleştirilmesi, Büyük veri işleme: gereklilik ve gereksinimler
Dersin Ön Koşulu
Kaynaklar
Notlar
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
|---|
Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi
| Sıra | Tür | Program Öğrenme Çıktıları | Duzey |
|---|---|---|---|
| PÖÇ01 | - | Matematik ve fiziğin, mühendisliğin temellerini oluşturan dallarında yetkinliğe sahip olma | |
| PÖÇ02 | - | Elektrik-elektronik mühendisliğinin temel konularındaki ana bilgilere hakim olma | |
| PÖÇ03 | - | Temel mühendislik ve elektrik-elektronik mühendisliği konularında edinilen bilgilerin oluşturduğu işlevsel bütünlüğü kavrama | |
| PÖÇ04 | - | Edinilen mesleki bilgilerden yola çıkarak problem saptama, saptanan problemi analiz edebilme | |
| PÖÇ05 | - | Temel mühendislik bilgilerini kullanarak verilen kuramsal bir problemi bilimsel olarak formüle edebilme ve çözebilme | |
| PÖÇ06 | - | Bilgisayar ve bilişim teknolojilerine yatkınlık | |
| PÖÇ07 | - | İngilizce olarak yazılmış, mesleği ile ilgili ya da daha genel bir bilimsel metni ana hatlarıyla anlayacak düzeyde İngilizce bilme | |
| PÖÇ08 | - | Elektrik-elektronik mühendisliği bilgilerini mesleğe özgü alet ve cihazlar üzerinde uygulayabilme | |
| PÖÇ09 | - | Bildiği bir programlama dilinde belirli bir amaca yönelik bilgisayar programı yazabilme | |
| PÖÇ10 | - | Gerektiğinde bireysel olarak, hedef odaklı bir çalışma programı oluşturmak suretiyle veya sorumlulukların paylaşıldığı bir grubun içinde uyumlu çalışabilme yeteneği | |
| PÖÇ11 | - | Bilgiye erişebilmek icin uygun kaynakları belirleme, onlara ulaşma ve verimli şekilde kullanma becerisi | |
| PÖÇ12 | - | Uygun bir dil ve tarz ile insanlarla iletişim kurabilme | |
| PÖÇ13 | - | Özelde mesleğinin ve genelde profesyonel hayatın gerektirdiği etik değerleri özümseme | |
| PÖÇ14 | - | İçinde yaşadığı toplumun, dünyanın ve çağın, bilimsel, sosyal, tarihi, ekonomik ve politik olguları hakkında farkındalık |
Haftalık Akış
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
|---|---|---|---|
| 1 | Veri işlemenin nesnelerin interneti için önemi | Yok | |
| 2 | Olasılık ve rastgele değişkenlerin temelleri | Önceki konunun gözden geçirilmesi | |
| 3 | Makine öğrenmesi nedir. Sınıflandırma ve regresyon problemleri | Önceki konunun gözden geçirilmesi | |
| 4 | Denetimli öğrenme: eğri uydurma, karar ağaçları, k-en yakın komşu algoritması | Önceki konunun gözden geçirilmesi | |
| 5 | Denetimli öğrenme yöntemlerinin Python programlama dili ile kodlanması | Önceki konunun gözden geçirilmesi | |
| 6 | Denetimsiz öğrenme: kümeleme yöntemleri, temel bileşenler analizi | Önceki konunun gözden geçirilmesi | |
| 7 | Denetimsiz öğrenme yöntemlerinin Python programlama dili ile kodlanması | Önceki konunun gözden geçirilmesi | |
| 8 | Ara Sınav | Önceki konunun gözden geçirilmesi | |
| 9 | Sensörlerden analog ve sayısal veri okunması, Sensör kalibrasyonu | Önceki konunun gözden geçirilmesi | |
| 10 | Single-board bilgisayar ile akıllı karar mekanizmalarının gerçekleştirilmesi | Önceki konunun gözden geçirilmesi | |
| 11 | Büyük veri işleme: gereklilik ve gereksinimler | Önceki konunun gözden geçirilmesi | |
| 12 | Sınıf içi örnek proje geliştirme | Önceki konunun gözden geçirilmesi | |
| 13 | Sınıf içi örnek proje geliştirme | Önceki konunun gözden geçirilmesi | |
| 14 | Dönem sonu proje çalışmaları | Önceki konunun gözden geçirilmesi | |
| 15 | Dönem sonu proje çalışmaları | Önceki konunun gözden geçirilmesi | |
| 16 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Önceki konunun gözden geçirilmesi | |
| 17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Önceki konunun gözden geçirilmesi |
Değerlendirme (Sınav) Yöntemleri ve Kriterleri
| Değerlendirme Türü | Yarıyıl İçi / Yıl İçi Etkisi | Yarıyıl Sonu / Yıl Sonu Etkisi |
|---|---|---|
| 1. Ara Sınav | 100 | 40 |
| Genel Değerlendirme | ||
| Yarıyıl İçi / Yıl İçi Toplam | 100 | 40 |
| 1. Yıl Sonu Sınavı | - | 60 |
| Genel Toplam | - | 100 |