MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ
Elektrik-Elektronik Mühendisliği
CE 475 | Ders Tanıtım Bilgileri
| Dersin Adı |
Otomatik Öğrenme Temelleri ve Uygulamaları
|
|
Kodu
|
Yarıyıl
|
Teori
(saat/hafta) |
Uygulama/Lab
(saat/hafta) |
Yerel Kredi
|
AKTS
|
|
CE 475
|
Güz/Bahar
|
2
|
2
|
3
|
7
|
| Ön-Koşul(lar) |
|
|||||||
| Dersin Dili |
İngilizce
|
|||||||
| Dersin Türü |
Seçmeli
|
|||||||
| Dersin Düzeyi |
Lisans
|
|||||||
| Dersin Veriliş Şekli | - | |||||||
| Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri | TartışmaProblem çözmeSoru & CevapKritik vermeDeney / Laboratuvar / Atölye uygulamaAnlatım / Sunum | |||||||
| Dersin Koordinatörü | ||||||||
| Öğretim Eleman(lar)ı | ||||||||
| Yardımcı(ları) | ||||||||
| Dersin Amacı | Bu ders otomatik öğrenmeye istatiksel bir temel oluşturur ve öğrencilere bu temel üstünden otomatik öğrenmeyi tanıtır. Öğrenciler otomatik öğrenme algoritmalarını pratik problemlere uygulamayı, istatiksel analiz yöntemleri kullanarak uygun algoritma seçmeyi ve oluşturdukları modellerin doğruluk derecesini değerlendirmeyi öğrenir. |
| Öğrenme Çıktıları |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
| Ders Tanımı | Doğrusal cebir ve olasılığın temelleri, doğrusal regresyon, doğrusal olmayan modeller, çapraz doğrulama, model seçimi, karar ağaçları ve destek vektör makineleri. |
|
|
Temel Ders | |
| Uzmanlık/Alan Dersleri | ||
| Destek Dersleri | ||
| İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri | ||
| Aktarılabilir Beceri Dersleri |
HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
| 1 | Introduction to Machine Learning | ISLR Ch.1 |
| 2 | Conditional Probability and Linear Algebra review | Statistics for Engineers and Scientists by William Navidi, McGraw-Hill Education, 5th Edition, 2019. ISBN- 13: 978-1259717604 Ch. 2 |
| 3 | Simple Linear Regression | ISLR Ch.3 |
| 4 | Multiple Regression | ISLR Ch.3 |
| 5 | Multiple Regression | ISLR Ch.3 |
| 6 | Cross validation and bootstrapping | ISLR Ch.5 |
| 7 | Model Selection | ISLR Ch.6 |
| 8 | Nonlinear models | ISLR Ch.7 |
| 9 | Decision Trees | ISLR Ch.8 |
| 10 | Classification | ISLR Ch.4 |
| 11 | Support Vector Machines | ISLR Ch.9 |
| 12 | Principal Component Analysis | ISLR Ch.10 |
| 13 | Clustering | ISLR Ch.10 |
| 14 | Project Discussions and Presentations | |
| 15 | Dönemin gözden geçirilmesi | |
| 16 | Final Sınavı |
| Ders Kitabı | An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R, by Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani published by Springer ISBN-13: 978-1461471370 |
| Önerilen Okumalar/Materyaller |
DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ
| Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Katkı Payı % |
| Katılım | ||
| Laboratuvar / Uygulama |
1
|
24
|
| Arazi Çalışması | ||
| Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği |
4
|
8
|
| Portfolyo | ||
| Ödev | ||
| Sunum / Jüri Önünde Sunum | ||
| Proje |
1
|
26
|
| Seminer/Çalıştay | ||
| Sözlü Sınav | ||
| Ara Sınav | ||
| Final Sınavı |
1
|
42
|
| Toplam |
| Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı |
6
|
58
|
| Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı |
1
|
42
|
| Toplam |
AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU
| Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Süre (Saat) | İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Teorik Ders Saati (Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati) |
16
|
2
|
32
|
| Laboratuvar / Uygulama Ders Saati (Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati) |
16
|
2
|
32
|
| Sınıf Dışı Ders Çalışması |
14
|
3
|
42
|
| Arazi Çalışması |
0
|
||
| Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği |
4
|
4
|
16
|
| Portfolyo |
0
|
||
| Ödev |
0
|
||
| Sunum / Jüri Önünde Sunum |
0
|
||
| Proje |
1
|
60
|
60
|
| Seminer/Çalıştay |
0
|
||
| Sözlü Sınav |
0
|
||
| Ara Sınavlar |
0
|
||
| Final Sınavı |
1
|
28
|
28
|
| Toplam |
210
|
DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ
|
#
|
Program Yeterlilikleri / Çıktıları |
* Katkı Düzeyi
|
||||
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
||
| 1 | Matematik, fen bilimleri ve Elektrik-Elektronik Mühendisliği konularında yeterli bilgi sahibidir; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanır. |
|||||
| 2 | Karmaşık Elektrik-Elektronik Mühendisliği problemlerini saptar, tanımlar, formüle eder ve çözer; bu amaca uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçer ve uygular. |
|||||
| 3 | Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlar; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygular. (Gerçekçi kısıtlar ve koşullar tasarımın niteliğine göre, ekonomi, çevre sorunları, sürdürülebilirlik, üretilebilirlik, etik, sağlık, güvenlik, sosyal ve politik sorunlar gibi ögeleri içerirler.) |
|||||
| 4 | Elektrik-Elektronik Mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirir, seçer ve kullanır |
|||||
| 5 | Karmaşık Elektrik-Elektronik Mühendisliği problemlerinin veya araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlar, deney yapar, veri toplar, sonuçları analiz eder ve yorumlar. |
|||||
| 6 | Elektrik-Elektronik Mühendisliği disiplini içinde ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışır; bireysel çalışma sergiler. |
|||||
| 7 | Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurar; etkin rapor yazar ve yazılı raporları anlar, tasarım ve üretim raporları hazırlar, etkin sunum yapar, açık ve anlaşılır talimat verir ve alır. |
|||||
| 8 | Elektrik-Elektronik Mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları ve mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konularında bilgi sahibidir. |
|||||
| 9 | Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi sahibidir |
|||||
| 10 | Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi sahibidir; girişimcilik, yenilikçilik hakkında bilinçlidir; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi sahibidir. |
|||||
| 11 | Bir yabancı dili kullanarak Elektrik-Elektronik Mühendisliği ile ilişkili konularda, bilgi toplar ve meslektaşları ile iletişim kurar. ("European Language Portfolio Global Scale", Level B1) |
|||||
| 12 | İkinci yabancı dili orta düzeyde kullanır. |
|||||
| 13 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilincindedir; bilgiye erişir, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izler ve kendini sürekli yeniler; insanlık tarihi boyunca oluşan bilgi birikimini Elektrik-Elektronik Mühendisliği alanıyla ilişkilendirir. |
|||||
*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest
HABER |TÜM HABERLER
Hayat Kurtaracak Projeler
İzmir Ekonomi Üniversitesi (İEÜ) öğrencileri, ülkemizde deprem, sel ve yangın gibi doğal afetlerin artması üzerine harekete geçerek arama ve kurtarma çalışmalarına büyük
İzmir Ekonomili Profesöre 'Başkanlık' Görevi
Stanford Üniversitesi’nden özel bir araştırma ekibinin açıkladığı ‘Dünyanın En Etkili Bilim İnsanları Listesi’nde yer alan İzmir Ekonomi Üniversitesi (İEÜ) Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölüm
İzmir Ekonomi’de ‘Dörtlü Gurur’
Amerika Birleşik Devletleri’ndeki (ABD) Stanford Üniversitesi’nden Dr. John loannidis’in liderliğinde çalışan özel bir araştırma ekibinin açıkladığı ‘Dünyanın En Etkili Bilim İnsanları Listesi’nde,
Avrupa’nın 132 Kişilik Başarı Listesine Girdi
İzmir Ekonomi Üniversitesi’nden (İEÜ) Doç. Dr. Pınar Oğuz Ekim, büyük şirketlerin tedarik merkezlerinde, depolarında ya da fabrikalarında kullanılması amacıyla geliştirdiği otonom taşıma
Akıllı Robotlar Türkiye İkincisi
İzmir Ekonomi Üniversitesi (İEÜ) Öğretim Üyesi Doç. Dr. Pınar Oğuz Ekim, 3 öğrencisiyle birlikte geliştirdiği ‘otonom taşıma yapan robotlarla’ Başakşehir Living Lab
Dünyanın En Etkili Bilim İnsanları Arasına Girdiler
Amerika Birleşik Devletleri’ndeki (ABD) Stanford Üniversitesi’nden Dr. John loannidis’in liderliğinde çalışan özel bir araştırma ekibinin açıkladığı ‘Dünyanın En Etkili Bilim İnsanları Listesi’nde,
‘Robot’la Paris yolcusu
İzmir Ekonomi Üniversitesi’nde (İEÜ) görev yapan Doç. Dr. Pınar Oğuz Ekim, 3 öğrencisi ile birlikte kurduğu ‘Advoard Robotics' adlı teknoloji şirketiyle Türkiye’deki
Ev arkadaşlığından İtalya'ya
İzmir Ekonomi Üniversitesi’nin (İEÜ) 3 öğrencisi, mühendislik alanında dünyanın en iyi 20 üniversitesinden biri olarak gösterilen Milano Politeknik Üniversitesi’ne kabul edilerek büyük