AKTS - Veri Analitiğinde Uygulamalı Makine Öğrenme

Veri Analitiğinde Uygulamalı Makine Öğrenme (SE573) Ders Detayları

Ders Adı Ders Kodu Dönemi Saati Uygulama Saati Laboratuar Hours Kredi AKTS
Veri Analitiğinde Uygulamalı Makine Öğrenme SE573 Alan Seçmeli 3 0 0 3 5
Ön Koşul Ders(ler)i
N/A
Dersin Dili İngilizce
Dersin Türü Seçmeli Dersler
Dersin Seviyesi Fen Bilimleri Yüksek Lisans
Ders Verilme Şekli
Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri .
Dersin Koordinatörü
Dersin Öğretmen(ler)i
Dersin Asistan(lar)ı
Dersin Amacı
Dersin Eğitim Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
Dersin İçeriği Data istatistik hesapları; doğrusal ayırt edici analiz; karar verme ağaçları; yapay sinir ağları; Bayes öğrenme; veri mesafe ölçümleri; anlık ve takviyeli öğrenme; küme analizi; regresyon; destek vektör makinesi.

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

Hafta Konular Ön Hazırlık

Kaynaklar

Değerlendirme System

Çalışmalar Sayı Katkı Payı
Devam/Katılım - -
Laboratuar - -
Uygulama - -
Alan Çalışması - -
Derse Özgü Staj - -
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği - -
Ödevler - -
Sunum - -
Projeler - -
Rapor - -
Seminer - -
Ara Sınavlar/Ara Juri - -
Genel Sınav/Final Juri - -
Toplam 0 0
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu Katkısı
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı 100
Toplam 100

Kurs Kategorisi

Temel Meslek Dersleri X
Uzmanlık/Alan Dersleri
Destek Dersleri
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
Aktarılabilir Beceri Dersleri

Dersin Öğrenim Çıktılarının Program Yeterlilikleri ile İlişkisi

# Program Yeterlilikleri / Çıktıları Katkı Düzeyi
1 2 3 4 5
1 Bireysel ve ekip üyesi olarak ileri düzey araştırma faaliyetlerini yürütme yeteneğiar.
2 Araştırma konularını irdeleme, değerlendirme ve bilimsel muhakeme ile yorumlama yeteneği
3 Yeni yöntemler oluşturma ve bunları özgün araştırma alanları ve konularına uygulama becerisi
4 Deneysel ve/veya analitik verileri sistematik şekilde elde etme, bunları bilimsel sonuçlara ulaşacak şekilde tartışma ve değerlendirme yeteneği
5 Bilimsel felsefe yaklaşımını mühendislik sistemlerinin analiz, modelleme ve tasarımında uygulayabilme becerisi
6 Çalışmış olduğu sahadaki bilgiyi uluslararası düzeyde özgün çalışmaları oluşturacak, sürdürecek, tamamlayacak ve sunacak şekilde sentezleme yeteneği
7 Çalıştığı mühendislik alanında bilimsel ve teknolojik gelişmelere katkıda bulunma
8 Toplumu araştırma faaliyetleri aracılığıyla geliştirmek için endüstriyel ve bilimsel ilerlemelere katkıda bulunma

ECTS/İş Yükü Tablosu

Aktiviteler Sayı Süresi (Saat) Toplam İş Yükü
Ders saati (Sınav haftası dahildir: 16 x toplam ders saati) 16 3 48
Laboratuar
Uygulama
Derse Özgü Staj
Alan Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi 16 3 48
Sunum/Seminer Hazırlama
Projeler
Raporlar
Ödevler 8 2 16
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi 2 4 8
Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi 1 5 5
Toplam İş Yükü 125