Anasayfa » Akademik Birimler » Elektrik - Elektronik Fakültesi » Elektronik & Haberleşme Mühendisliği Bölümü » Dersler » Gömülü Sistemlerde Makine Öğrenmesi
Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
Gömülü Sistemlerde Makine ÖğrenmesiEHM374135300
ÖnkoşullarYok
YarıyılGüz
Dersin Diliİngilizce, Türkçe
Dersin SeviyesiLisans
Dersin TürüSeçmeli @ Elektronik & Haberleşme Mühendisliği Lisans Programı (%30 İngilizce)
Ders KategorisiUzmanlık/Alan Dersleri
Dersin Veriliş ŞekliYüz yüze
Dersi Sunan Akademik BirimElektronik & Haberleşme Mühendisliği Bölümü
Dersin KoordinatörüNihan Kahraman
Dersi Veren(ler)
Asistan(lar)ıHatice Vildan Düdükçü, Tuba SALTÜRK
Dersin AmacıMakine öğrenmesi algoritmalarının teorik temellerinin kavratılması, Python üzerinde uygulamalarının yapılması
Dersin İçeriğiVeriden bilgiye dönüşüm, veri önişleme, öznitelik çıkarımı, regresyon yöntemleri, sınıflandırma, performans değerlendirme ölçütleri teorik bilgileri ve öğrenilen konulara ait python uygulamaları
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
  • Makine Öğrenmesi Teorik Yönleri ve Python Uygulamaları, Doç. Dr. Sinan Uğuz, Nobel Yayınevi
  • Introduction to Machine Learning with Python, Andreas C. Müller
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. Yapay zeka ve makine öğrenmesi kavramlarının tanınması
  2. Veri işleme ilgili kavramların öğrenilmesi
  3. Çeşitli regresyon problemlerinin çözümünün öğrenilmesi
  4. Sınıflandırma yöntemleri hakkında teorik ve uygulamalı bilgi kazanımı
  5. Öğrenciler, gerçek zamanlı ve uçta(edge) hesaplama gereksinimleri altında makine öğrenmesi tabanlı gömülü uygulamaların performansını değerlendirebilir (doğruluk, gecikme, enerji tüketimi).

Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi

DÖÇ-1DÖÇ-2DÖÇ-3DÖÇ-4DÖÇ-5
PÇ-1-----
PÇ-25555-
PÇ-3-----
PÇ-45555-
PÇ-5-----
PÇ-6-----
PÇ-7-----
PÇ-8-----
PÇ-95555-
PÇ-10-----
PÇ-11-----
PÇ-12-----
PÇ-13-----
PÇ-14-----
PÇ-15-----
PÇ-16-----
PÇ-17-----
PÇ-18-----
PÇ-19-----
PÇ-20-----
PÇ-21-----
PÇ-22-----
PÇ-23-----
PÇ-24-----
PÇ-25-----
PÇ-26-----
PÇ-27-----
PÇ-28-----
PÇ-29-----
PÇ-30-----

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

HaftaKonularÖn Hazırlık
1Yapay zeka ve Makine Öğrenmesinde Temel Kavramlar
2Veriden Bilgiye Dönüşüm
3Veri Ön İşleme
4Öznitelik Çıkarımı
5Makine öğrenimi kütüphaneleri 1
6Makine öğrenimi kütüphaneleri 2
7Veri işleme ve öznitelik çıkarımına yönelik bilgisayar uygulamaları
8Ara Sınav 1
9Makine Öğrenimi Algoritmaları
10Regresyon ve Sınıflama Yöntemleri
11Sinir Ağları
12Regresyon ve Sınıflama Amaçlı Vekil Modeller
13Gömülü Sistem Uygulamaları
14Gömülü Sistem Uygulamaları
15Gömülü Sistem Uygulamaları
16Final

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ödev220
Sunum/Jüri
Projeler130
Seminer/Workshop
Ara Sınavlar110
Final140
Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı
Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı
TOPLAM100

AKTS İşyükü Tablosu

EtkinliklerSayıSüresi (Saat)Toplam İşyükü
Ders Saati143
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışması
Derse Özgü Staj
Ödev220
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Projeler121
Sunum / Seminer
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)120
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)120
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok