Dersin Adı Dersin Seviyesi Dersin Kodu Dersin Tipi Dersin Dönemi Yerel Kredi AKTS Kredisi Ders Bilgileri
ÖRÜNTÜ SINIFLANDIRMA Birinci Düzey BİM 530 2 7.50 7.50 Yazdır
   
Dersin Tanımı
Ön Koşul Dersleri Yok
Eğitimin Dili Türkçe
Koordinatör
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı YRD.DOÇ. DR. ÖZKAN UFUK NALBANTOĞLU
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı Yok
Dersin Veriliş Şekli Yüz Yüze
Dersin Amacı Bu dersin amacı öğrencinin Bayes karar teorisi, doğrusal ayırtaçlar, karar ağaçları, en yakın komşu kümelemesi, yapay sinir ağlarıö destek vektör makineleri gibi örüntü sınıflandırma algoritmalarının öğrenmesini sağlamaktır.
Dersin Tanımı Bu ders parametrik ve parametrik olmayan sınıflandırma araçları, sınıflandırma algoritmalarının teorisini ve algoritmik uygulamalarını içermektedir.

Dersin İçeriği
1 Parametrik ve parametrik olmayan sınıflandırma yöntemleri.
2 Karar ağaçları.
3 En yakın komşu sınıflandırması.
4 Olasılık modelleri ve Naive Bayes algoritması.
5 Doğrusal sınıflandırıcılar ve perseptron algoritması.
6 Yapay sinir ağları
7 Yapay sinir ağları ve geri yayılım yöntemiyle öğrenm
8 Geniş marjin sınıflandırıcıları ve Lagranj optimizasyonu
9 Destek vektör makineleri.
10 Bayes Ağları
11 Bayes Ağları ve inanç yayılım algoritması
12 Özellik seçimi
13 Özellik çıkarımı
14 Sınıflandırma performans kriterleri
15
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları
1 Doğrusal cebir ile sınıflandırma algoritmalarının ilişkisinin kurulması
2 Lagranj optimizasyon tekniklerinin sınıflandırıcı eğitiminde kullanılmasının öğrenilmesi
3 Parametrik ve parametrik olmayan öğrenme modelleri oluşturma becerisi
4 Yapay sinir ağları ile sınıflandırma yapma becerisi
5 Karar ağaçları, destek vektör makineleri ve Bayes yöntemleri ile örüntü eğitiminin öğrenilmesi
6 -
7
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi
1 İngilizce okuma-yazma, dinleme-konuşma becerilerini ileri düzeyde geliştirebilmek.
2 Ulusal ve uluslararası platformlarda, kendisini etkili bir şekilde yazılı ve sözlü olarak ifade edebilecek İngilizce dil yeterliğini kazanmak.
3 İngiliz edebiyatına ait farklı türden eserleri; bu eserlerin tarihi, kültürel ve sosyal bağlamını kavramak
4 İngiliz dilinin yapısını, özelliklerini ve gelişimine ait bilgiye sahip olmak.
5 Dilbilgisi, ses bilgisi, söz-dizim, anlambilim, biçembilim, söylembilim ve derlembilim konularında yetkinlik kazanmak.
6 İngilizceden Türkçeye, Türkçeden İngilizceye farklı alanlardan her seviyede metinleri tercüme edebilecek bilgi ve yetkinliğe sahip olmak.
7 Alanıyla ilgili en son bilgi ve teknolojileri bilerek kullanmak.
8 Türkiye ve dünyanın farklı ülkelerinde İngilizce alanında mesleğini icra edecek bilgi, beceri ve yetkinliğe sahip olmak.
9 Dilbilim, yabancı dil öğretimi, edebiyat eleştirisi ve metin çevirisi gibi alanlarda yeterli bilgi ve birikime sahip olmak.
10 Edindiği kuramsal ve uygulamalı bilgileri ilgili alanlarda da kullanabilecek yetkinliğe sahip olmak.
11 Mesleği ile ilgili alanlarda karşılaşılan problemleri tanımlayıp bu konuda beklentileri karşılayacak çözümler geliştirebilmek.
12 Karşılaşılan problemlerin çözümü için ilgili kurumlar ile iş birliği yapma ve çözüm geliştirme becerisine sahip olmak.
13 Mesleki etik ve sorumluluk bilinci geliştirmek.
14 Disiplinlerarası bilgi birikimi ve bakış açısı kazanıp programda yer alan disiplinlerarası dersler sayesinde dil ve edebiyat çalışmalarının farklı diğer disiplinler ile ilişkisini çözümleyebilmek.
15 Edebiyat ve Dil Kuramlarına hâkim olmak.
16 Eleştirel ve analitik düşünme becerisi geliştirmiş olmak.
17 Mesleği ile ilgili proje, inovasyon ve ARGE çalışmaları geliştirme ve uygulama becerisine sahip olmak.
18 Mesleğine özgün birikimi kullanarak kültürel farklılıkları dikkate alan, evrensel standartlara uygun karşılaştırmalı bir araştırma, eğitim ve öğretim anlayışında olmak.
19 Mesleki ve bireysel alanlarda yaşam boyu öğrenme becerisine ve yetkinliğine sahip olmak.
20 Edebiyat kültürü içinde çevre, ırk, cinsiyet, din ve ekonomik konularda bilgi ve anlayış sahibi bir birey olarak topluma katkı sağlayabilecek farkındalık geliştirmek.
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 14 3 42
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme) 14 3 42
Ödevler 2 10 20
Sunum / Seminer hazırlama 1 20 20
Kısa sınavlar 0 0 0
Ara sınavlara hazırlık 1 14 14
Ara sınavlar 1 2 2
Proje (Yarıyıl ödevi) 1 20 20
Laboratuvar 0 0 0
Arazi çalışması 0 0 0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık 1 28 28
Yarıyıl sonu sınavı 1 2 2
Araştırma 0 0 0
Toplam iş yükü     190
AKTS     7.50

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
Yarıyıl içi değerlendirme Sayısı Katkı Yüzdesi
Ara sınav 1 20
Kısa sınav 0 0
Ödev 1 20
Yarıyıl içi toplam   40
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı   40
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı   60
Genel toplam   100

Önerilen Veya Zorunlu Okuma Materyalleri
Ders kitabı Pattern Classification, Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork, Wiley
Yardımcı Kaynaklar Pattern Recognition and Machine Learning, Christopher Bishop, Springer

Ders İle İlgili Dosyalar