Ders Genel Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu:

JOB124

Ders İsmi:

MATLAB ile Makine Öğrenmesi Mimarisi ve Uygulamaları

Ders Yarıyılı:

Güz

Ders Kredileri:

AKTS

Öğretim Dili:

İngilizce

Ders Koşulu:

Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?:

Hayır

Dersin Türü:

Bölüm/Program Seçmeli

Dersin Seviyesi:

Lisans

TYYÇ:6. Düzey

QF-EHEA:1. Düzey

EQF-LLL:6. Düzey

Dersin Veriliş Şekli:

Yüz yüze

Dersin Koordinatörü:

Doç. Dr. PINAR ÇAKIR HATIR

Dersi Veren(ler):

Dr. Fevzi Aytaç Durmaz

Dersin Yardımcıları:

Dersin Amaç ve İçeriği

Dersin Amacı:	Bu ders mühendislik öğrencilerine Matlab ile temel makine öğrenmesi uygulamaları konusunda uygulamalı beceriler ile deneyim. kazandırmayı hedeflemektedir.
Dersin İçeriği:	Ders bir yazılım üzerinden makine öğrenmesi, derin ağ tasarımı, üretken yapay zeka ve pekiştirmeli öğrenme konularında teorik ve pratik kazandıracaktır. Ayrıca derin makine öğrenimi metodu ile uygulama geliştirme becerisi kazandıracaktır.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
1) Öğrenciler, MATLAB ile makine ve derin öğrenme modelleri oluşturup analiz edebilir.
2) Öğrenciler, açıklanabilir yapay zekâ, üretken yapay zekâ ve doğal dil işleme tekniklerini uygulayabilir.
3) Öğrenciler, pekiştirmeli öğrenme yöntemlerini kullanarak kontrol problemlerine çözümler geliştirebilir.

Ders Akış Planı

Hafta	Konu	Ön Hazırlık
1)	Giriş
2)	Makine Öğrenmesine (ML) Giriş ve İstatistiksel Yöntemler
3)	Makine Öğrenmesi Uygulamaları ve AutoML 1
4)	Makine Öğrenmesi Uygulamaları ve AutoML 2
5)	Derin Öğrenmeye (DL) Giriş ve Temel Mimariler
6)	Derin Ağ Tasarımı ve İleri Seviye DL Teknikleri 1
7)	Derin Ağ Tasarımı ve İleri Seviye DL Teknikleri 2
8)	Ara Sınav
9)	Model Yorumlanabilirliği ve Açıklanabilir Yapay Zekâ (XAI)
10)	Üretken (Generative) Yapay Zekâ ve NLP
11)	Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning) Giriş
12)	Pekiştirmeli Öğrenme ve Sistem Tanımlama
13)	Genel Konu Tekrarı
14)	Proje Sunumları ve Genel Değerlendirme

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar:	Ders notları, videolar - Lecture notes, videos
Diğer Kaynaklar:	Ders notları, videolar - Lecture notes, videos

Ders - Program Öğrenme Kazanım İlişkisi

Ders Öğrenme Kazanımları	1	2	3
Program Kazanımları

Ders - Öğrenme Kazanımı İlişkisi

Etkisi Yok	1 En Düşük	2 Orta	3 En Yüksek

Dersin Program Kazanımlarına Etkisi

Katkı Payı

Ölçme ve Değerlendirme

Yarıyıl İçi Çalışmaları	Aktivite Sayısı	Katkı Payı
Laboratuvar	4	% 20
Ödev	4	% 20
Projeler	1	% 20
Final	1	% 40
Toplam		% 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI		% 60
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI		% 40
Toplam		% 100

İş Yükü ve AKTS Kredisi Hesaplaması

Aktiviteler	Aktivite Sayısı	Aktiviteye Hazırlık	Aktivitede Harçanan Süre	Aktivite Gereksinimi İçin Süre	İş Yükü
Ders Saati	14	0	3		42
Laboratuvar	4	0	2		8
Sınıf Dışı Ders Çalışması	14	0	2		28
Proje	1	0	10		10
Ödevler	4	0	3		12
Toplam İş Yükü					100