| Ders Adı | Kodu | Yerel Kredi | AKTS | Ders (saat/hafta) | Uygulama (saat/hafta) | Laboratuar (saat/hafta) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Gömülü Sistemlerde Makine Öğrenmesi | EHM3741 | 3 | 4 | 3 | 0 | 0 |
| Önkoşullar | Yok |
|---|
| Yarıyıl | Güz |
|---|
| Dersin Dili | İngilizce, Türkçe |
|---|---|
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Seçmeli @ Elektronik & Haberleşme Mühendisliği Lisans Programı |
| Ders Kategorisi | Uzmanlık/Alan Dersleri |
| Dersin Veriliş Şekli | Yüz yüze |
| Dersi Sunan Akademik Birim | Elektronik & Haberleşme Mühendisliği Bölümü |
|---|---|
| Dersin Koordinatörü | Nihan Kahraman |
| Dersi Veren(ler) | |
| Asistan(lar)ı | Hatice Vildan Düdükçü, Tuba SALTÜRK |
| Dersin Amacı | Makine öğrenmesi algoritmalarının teorik temellerinin kavratılması, Python üzerinde uygulamalarının yapılması |
|---|---|
| Dersin İçeriği | Veriden 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 |
|
| Opsiyonel Program Bileşenleri | Yok |
Ders Öğrenim Çıktıları
- Yapay zeka ve makine öğrenmesi kavramlarının tanınması
- Veri işleme ilgili kavramların öğrenilmesi
- Çeşitli regresyon problemlerinin çözümünün öğrenilmesi
- Sınıflandırma yöntemleri hakkında teorik ve uygulamalı bilgi kazanımı
Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi
| DÖÇ-1 | DÖÇ-2 | DÖÇ-3 | DÖÇ-4 | |
| PÇ-1 | - | - | - | - |
| PÇ-2 | - | - | - | - |
| PÇ-3 | - | - | - | - |
| PÇ-4 | - | - | - | - |
| PÇ-5 | - | - | - | - |
| PÇ-6 | - | - | - | - |
| PÇ-7 | - | - | - | - |
| PÇ-8 | - | - | - | - |
| PÇ-9 | - | - | - | - |
| 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
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Yapay zeka ve Makine Öğrenmesinde Temel Kavramlar | |
| 2 | Veriden Bilgiye Dönüşüm | |
| 3 | Veri Ön İşleme | |
| 4 | Öznitelik Çıkarımı | |
| 5 | Makine öğrenimi kütüphaneleri 1 | |
| 6 | Makine öğrenimi kütüphaneleri 2 | |
| 7 | Veri işleme ve öznitelik çıkarımına yönelik bilgisayar uygulamaları | |
| 8 | Ara Sınav 1 / Uygulama veya Konu Tekrarı | |
| 9 | Makine Öğrenimi Algoritmaları | |
| 10 | Regresyon ve Sınıflama Yöntemleri | |
| 11 | Sinir Ağları | |
| 12 | Regresyon ve Sınıflama Amaçlı Vekil Modeller | |
| 13 | Gömülü Sistem Uygulamaları | |
| 14 | Gömülü Sistem Uygulamaları | |
| 15 | Final |
Değerlendirme Sistemi
| Etkinlikler | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Devam/Katılım | ||
| Laboratuar | ||
| Uygulama | ||
| Arazi Çalışması | ||
| Derse Özgü Staj | ||
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | ||
| Ödev | 2 | 20 |
| Sunum/Jüri | ||
| Projeler | 1 | 30 |
| Seminer/Workshop | ||
| Ara Sınavlar | 1 | 10 |
| Final | 1 | 40 |
| Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı | ||
| Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı | ||
| TOPLAM | 100 | |
AKTS İşyükü Tablosu
| Etkinlikler | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İşyükü |
|---|---|---|---|
| Ders Saati | 13 | 3 | |
| Laboratuar | |||
| Uygulama | |||
| Arazi Çalışması | |||
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | |||
| Derse Özgü Staj | |||
| Ödev | 2 | 10 | |
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
| Projeler | 1 | 21 | |
| Sunum / Seminer | |||
| Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 20 | |
| Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 20 | |
| Toplam İşyükü : | |||
| Toplam İşyükü / 30(s) : | |||
| AKTS Kredisi : | |||
| Diğer Notlar | Yok |
|---|
