TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Kod | YZ002 |
| Ad | Veri Bilimi ve Yapay Zeka için İstatistiksel Öğrenme |
| Dönem | 2024-2025 Eğitim-Öğretim Yılı |
| Dönem | Bahar |
| Süre (T+U) | 3-0 (T-U) (17 Hafta) |
| AKTS | 6 AKTS |
| Yerel Kredi | 3 Yerel Kredi |
| Eğitim Dil | Türkçe |
| Seviye | Yüksek Lisans Dersi |
| Tür | Normal |
| Öğretim Şekli | Yüz Yüze Öğretim |
| Bilgi Paketi Koordinatörü | Prof. Dr. MAHMUDE REVAN ÖZKALE |
| Dersin Öğretim Elemanı |
Prof. Dr. MAHMUDE REVAN ÖZKALE
(A Grubu)
(Sor. Öğr. Ele.)
|
Dersin Amacı / Hedefi
Yapay zeka, veri bilimi ve makine öğrenme kavramlarının gerçek hayat problemlerine uygulama
Dersin İçeriği
Yapay zeka, veri bilimi ve makine öğrenme kavramlarının gerçek hayat problemlerine uygulama
Dersin Ön Koşulu
Dersin ön koşulu bulunmamaktadır.
Kaynaklar
G. James, D. Witten, T. Hastie, R. Tibshirani, J. Taylor. An Introduction to Statistical Learning: with Applications in Python, Springer, 2023, 1431-875X 978-1-46147-7138-7(eBook)
Notlar
M. Bowles, Machine Learning in Python: Essential Techniques for Predictive Analysis, Wiley, 2015
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
|---|---|
| ÖÇ01 | Sınıflandırma yöntemlerini uygular |
| ÖÇ02 | Çoklu regresyon analizi yapar |
| ÖÇ03 | Model seçimi yöntemleri ile analiz eder |
| ÖÇ04 | Yeniden örnekleme metotlarını uygular |
| ÖÇ05 | Lojistik regresyon analizi uygular |
| ÖÇ06 | Yüksek boyutlu veride model oluşturur |
| ÖÇ07 | Destek vektör makinelerini uygular |
| ÖÇ08 | Python ile veri analizi yapar |
Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi
| Sıra | Tür | Program Öğrenme Çıktıları | Duzey |
|---|---|---|---|
| PÖÇ01 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular. | |
| PÖÇ02 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Mühendislikte uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgi sahibidir. | 4 |
| PÖÇ03 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Belirsiz, sınırlı ya da eksik verileri kullanarak, bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlar ve uygular; değişik disiplinlere ait bilgileri bir arada kullanabilir. | 5 |
| PÖÇ04 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkındadır, ihtiyaç duyduğunda bunları inceler ve öğrenir. | 4 |
| PÖÇ05 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Alanı ile ilgili problemleri tanımlar ve formüle eder, çözmek için yöntem geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygular. | 5 |
| PÖÇ06 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir; karmaşık sistem veya süreçleri tasarlar ve tasarımlarında yenilikçi/alternatif çözümler geliştirir. | 4 |
| PÖÇ07 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular; bu süreçte karşılaşılan karmaşık problemleri irdeler ve çözümler. | 5 |
| PÖÇ08 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilir, bu tür takımlarda liderlik yapabilir ve karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirebilir; bağımsız çalışabilir ve sorumluluk alır. | |
| PÖÇ09 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü B2 Genel Düzeyinde kullanarak, sözlü ve yazılı iletişim kurar. | |
| PÖÇ10 | Yetkinlikler - İletişim ve Sosyal Yetkinlik | Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, o alandaki veya alan dışındaki ulusal ve uluslararası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarır. | |
| PÖÇ11 | Yetkinlikler - İletişim ve Sosyal Yetkinlik | Mühendislik uygulamalarının sosyal, çevresel, sağlık, güvenlik, hukuk boyutları ile proje yönetimi ve iş hayatı uygulamalarını bilir ve bunların mühendislik uygulamalarına getirdiği kısıtların farkındadır. | |
| PÖÇ12 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. |
Haftalık Akış
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
|---|---|---|---|
| 1 | İstatistiksel Öğrenme | Konu ile ilgili ön araştırma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 2 | Çoklu Doğrusal Regresyon | Konu ile ilgili ön araştırma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 3 | Çoklu Doğrusal Regresyonda Model Yetersizlikleri | Konu ile ilgili ön araştırma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 4 | Lojistik Regresyon | Konu ile ilgili ön araştırma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 5 | Python ile Regresyon Analizi | Konu ile ilgili ön araştırma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 6 | Sınıflandırma | Konu ile ilgili ön araştırma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 7 | Python ile Sınıflandırma Analizi | Konu ile ilgili ön araştırma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 8 | Ara Sınavlar | Sınav için hazırlık | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
| 9 | Yeniden Örnekleme Metotları (Çapraz Doğrulama ve Bootstrap) | Konu ile ilgili ön araştırma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 10 | Model Seçim Yöntemleri (Alt Model Seçimi ve Düzenlileştirme) | Konu ile ilgili ön araştırma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 11 | Yüksel Boyutlu Veride Model Oluşturma | Konu ile ilgili ön araştırma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 12 | Ağaç-Tabanlı Yöntemler | Konu ile ilgili ön araştırma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 13 | Python ile Ağaç-Tabanlı Yöntemler | Konu ile ilgili ön araştırma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 14 | Destek Vektör Makineleri | Konu ile ilgili ön araştırma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 15 | Denetimsiz Öğrenme (Temel Bileşenler Analizi ve Kümeleme) | Konu ile ilgili ön araştırma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 16 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Sınav için hazırlık | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
| 17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Sınav için hazırlık | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
Öğrenci İş Yükü - AKTS
| Çalışmalar | Sayısı | Süresi (Saat) | İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ders (Sınav haftaları dahil değildir) | 14 | 3 | 42 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) | 14 | 5 | 70 |
| Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ödev, Proje, Diğer | 1 | 15 | 15 |
| Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) | 1 | 15 | 15 |
| Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı | 1 | 20 | 20 |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 162 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (s) | 6,48 | ||
| AKTS | 6 AKTS | ||