Ders Adı | Kodu | Yerel Kredi | AKTS | Ders (saat/hafta) | Uygulama (saat/hafta) | Laboratuar (saat/hafta) |
---|---|---|---|---|---|---|
Mekansal Makine Öğrenmesi | HRT4552 | 3 | 5 | 3 | 0 | 0 |
Önkoşullar | Yok |
---|
Yarıyıl | Güz, Bahar |
---|
Dersin Dili | İngilizce |
---|---|
Dersin Seviyesi | Lisans |
Dersin Türü | Seçmeli @ Harita Mühendisliği Lisans Programı (%30 İngilizce) |
Ders Kategorisi | Temel Meslek Dersleri |
Dersin Veriliş Şekli | Yüz yüze |
Dersi Sunan Akademik Birim | Harita Mühendisliği Bölümü |
---|---|
Dersin Koordinatörü | ALPER ŞEN |
Dersi Veren(ler) | ALPER ŞEN |
Asistan(lar)ı |
Dersin Amacı | Bir dizi son derece karmaşık, genellikle deterministik olmayan mekansal problemi modellemek ve analiz etmek için makine öğrenimi yöntemlerini kullanarak CBS kullanım kapasitesini zenginleştirmeyi tanıtmaktır. |
---|---|
Dersin İçeriği | Mekânsal makine öğrenmesine giriş; Makine öğrenmesi için mekânsal veriler; Mekânsal makine öğrenmesi perspektifinden yüksek performanslı bilgisayar sistemlerinin değerlendirilmesi; Mekânsal veri görselleştirme ve veri bilimi için istatistik; Makine öğrenmesi için mekânsal verinin ön işlemesi; Kümeleme ve sınıflandırma kavramları; Mekânsal veride regresyon için denetimli öğrenme yöntemleri; Mekânsal veride sınıflandırma için denetimli öğrenme yöntemleri; Mekânsal veride denetimsiz öğrenme yöntemleri; Büyük veri analitiği; CBS'de makine öğrenmesi araçları; Mekânsal makine öğrenmesinde araştırma gündemi ve gelecek |
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar |
|
Opsiyonel Program Bileşenleri | Yok |
Ders Öğrenim Çıktıları
- Mekânsal makine öğrenmesinde kullanılan yöntemleri tanımlar (P.Ç.1.2).
- Sınıflandırma ve kümeleme kavramlarını tanımlar (P.Ç.1.2).
- Çok boyutlu mekânsal veride bulunan benzerlikleri hesaplar (P.Ç.4.2).
- Çok boyutlu mekânsal veri tabanlarını yapay sinir ağları ile sınıflandırır (P.Ç.4.2).
- Mekânsal makine öğrenmesi yöntemlerinin CBS’ye katkısını değerlendirir (P.Ç.4.2).
Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi
DÖÇ-1 | DÖÇ-2 | DÖÇ-3 | DÖÇ-4 | DÖÇ-5 | |
PÇ-1 | 4 | 4 | - | - | - |
PÇ-2 | - | - | - | - | - |
PÇ-3 | - | - | - | - | - |
PÇ-4 | - | - | 4 | 4 | 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 | Mekânsal makine öğrenmesine giriş | Ders notları |
2 | Makine öğrenmesi için mekânsal veriler | Ders notları |
3 | Mekânsal makine öğrenmesi perspektifinden yüksek performanslı bilgisayar sistemlerinin değerlendirilmesi | Ders notları |
4 | Mekânsal veri görselleştirme ve veri bilimi için istatistik | Ders notları |
5 | Makine öğrenmesi için verinin ön işlemesi | Ders notları |
6 | Kümeleme ve sınıflandırma kavramları | Ders notları |
7 | Mekânsal veride regresyon için denetimli öğrenme yöntemleri | Ders notları |
8 | Ara Sınav 1 | |
9 | Mekânsal veride sınıflandırma için denetimli öğrenme yöntemleri | Ders notları |
10 | Mekânsal veride denetimsiz öğrenme yöntemleri | Ders notları |
11 | Büyük veri analitiği | Ders notları |
12 | Ara Sınav 2 / Uygulama veya Konu Tekrarı | Ders notları |
13 | CBS'de makine öğrenmesi araçları | |
14 | Mekânsal makine öğrenmesinde araştırma gündemi ve gelecek | |
15 | Coğrafi hesaplama araştırma gündemi ve gelecek, sunumlar | NA |
16 | Final |
Değerlendirme Sistemi
Etkinlikler | Sayı | Katkı Payı |
---|---|---|
Devam/Katılım | ||
Laboratuar | ||
Uygulama | ||
Arazi Çalışması | ||
Derse Özgü Staj | ||
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | ||
Ödev | ||
Sunum/Jüri | ||
Projeler | ||
Seminer/Workshop | ||
Ara Sınavlar | 2 | 60 |
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 | 14 | 3 | |
Laboratuar | |||
Uygulama | |||
Arazi Çalışması | |||
Sınıf Dışı Ders Çalışması | 14 | 5 | |
Derse Özgü Staj | |||
Ödev | |||
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
Projeler | |||
Sunum / Seminer | |||
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 2 | 10 | |
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 5 | |
Toplam İşyükü : | |||
Toplam İşyükü / 30(s) : | |||
AKTS Kredisi : |
Diğer Notlar | Yok |
---|