Dersin Adı Dersin Seviyesi Dersin Kodu Dersin Tipi Dersin Dönemi Yerel Kredi AKTS Kredisi Ders Bilgileri
MODERN VERİ İŞLEME TEKNİKLERİ Birinci Düzey HM 208 4 2.00 2.00 Yazdır
   
Dersin Tanımı
Ön Koşul Dersleri Bu dersin ön koşulu yoktur
Eğitimin Dili Türkçe
Koordinatör PROF. DR. ÜMİT HALUK ATASEVER
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı PROF. DR. ERKAN BEŞDOK
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı Ahmet Emin Karkınlı Abdüsselam Kesikoğlu
Dersin Veriliş Şekli Teorik
Dersin Amacı Öğrencilere veri madenciliği ve veri işleme konusunda giriş seviyesind ebeceri kazandırmak
Dersin Tanımı Bu ders modern veri madenciliği teknikleri konusunda öğrencileri bilgilendirmeyi amaçlamaktadır.

Dersin İçeriği
1 İstatistiksel veri işleme Teknikleri
2 Veri Madenciliği, İstatistiksel Analiz
3 Backtracking Search Optimization Algoritması (BSA)
4 Bernstain Differential Evolution Algoritması (BSD)
5 Artificial Bee Colony Algoritması (ABC)
6 Particle Swarm Optimization Algoritması (PSO)
7 İstatistiksel Öğrenme & Derin Öğrenme
8 Yapay Sinir Ağları Nedir ? Nasıl Çalışır ?
9 Bulanık Sistemler ve Görüntü Sınıflandırma
10 Midterm Exam
11 Data Processing Applications Clustering, Regression, Classifier Design, Error Analysis, Time Series Analysis
12 Proje ve Uygulama Sunumu
13 Proje ve Uygulama Sunumu
14 Yapay Zeka Uygulamaları
15 Proje ve Uygulama Sunumu
16 Final Sınavı
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları
1 Uzamsal Veri İşleme ve modelleme becerisi kazanma
2 Yapay Zeka model ve tekniklerini tanıma
3 Temel yapay-zeka veri işleme algoritmaları
4 Küresel optimizasyon aracı tasarımı
5 Analitik model kurma ve çözme
6 Benzetim ve Tahmin modelleri geliştirme
7
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi
1 İnsan vücudunun temel yapısı, organ ve sistemlerine ait tanım ve terimleri, yerleşimleri, komşulukları ve işleyişleri hakkında bilgi sahiptir.
2 Sağlığın korunması, sistemlere ait hastalıklar ve acil durumlarda ilk yardım bilgisine sahiptir.
3 Kulağın temel yapısı, yerleşimi, komşulukları ve işleyişlerini bilir.
4 İşitme cihazı ve koklear implantların şekilleri ve uyarlanması gibi konularda bilgi ve deneyime sahiptir.
5 Saf ses ve konuşma odyometrisi, immitansmetri testlerini yapar.
6 İşitme kaybı, çeşidi, seviyesi hakkında bilgi sahibi olur.
7 İşitme cihazı uygulanmasına yönelik kulak kalıbı ölçülerini alır, uygun cihazların kazanç ve çıkış değerlerini ölçer, ayarlarını yapar.
8 İlgili uzman denetiminde vestibüler testler ve otoakustik emisyon uygulamaları yapar.
9 Alanı ile ilgili cihazların kullanımını bilir.
10 İşitme ve denge ile ilgili hastalıklar hakkında bilgi sahibidir.
11 Uygulanan testlerin formlara kaydeder.
12 Birey ve halk sağlığı, iş güvenliği ve çevre koruma konularında yeterli bilince sahiptir.
13 Alanıyla ilgili konularda bilişim ve iletişim teknolojilerini kullanır ve mesleki bilgilerini yazılı ve sözlü iletişim yoluyla aktarır.
14 Bir yabancı dilde temel düzeyde iletişim kurar ve mesleki uygulamalarda kullanır.
15 Alanı ile ilgili bilgi, beceri ve yetkinlikleri yaşam boyu öğrenme bilinciyle güncelleyip kendini kişisel ve mesleki olarak geliştirir.
16 Alanıyla ilgili temel mesleki yasal mevzuatı anlar. Sosyal, kültürel ve hukuksal hak ve sorumluluklara uygun hareket eder.
17 Kalite yönetimi ve süreçlerine katılır.
18 Diğer sağlık disiplinleri ile çalışır.
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
Yıldızların sayısı 1’den (en az) 5’e (en fazla) kadar katkı seviyesini ifade eder

Planlanan Öğretim Faaliyetleri, Öğretme Metodları ve AKTS İş Yükü
  Sayısı Süresi (saat) Sayı*Süre (saat)
Yüz yüze eğitim 3 6 18
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme) 3 10 30
Ödevler 2 5 10
Sunum / Seminer hazırlama 0 0 0
Kısa sınavlar 0 0 0
Ara sınavlara hazırlık 0 0 0
Ara sınavlar 1 5 5
Proje (Yarıyıl ödevi) 0 0 0
Laboratuvar 0 0 0
Arazi çalışması 0 0 0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık 0 0 0
Yarıyıl sonu sınavı 1 5 5
Araştırma 0 0 0
Toplam iş yükü     68
AKTS     3.00

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
Yarıyıl içi değerlendirme Sayısı Katkı Yüzdesi
Ara sınav 1 50
Kısa sınav 0 0
Ödev 0 0
Yarıyıl içi toplam   50
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı   50
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı   50
Genel toplam   100

Önerilen Veya Zorunlu Okuma Materyalleri
Ders kitabı 1- Mühendislikte Yapay Zeka Uygulamaları 1 / Yapay Sinir Ağları 2- Yapay Zeka Optimizasyon Algoritmaları (Karaboğa Derviş)
Yardımcı Kaynaklar -

Ders İle İlgili Dosyalar