Marmara Üniversitesi
Marmara Üniversitesi Eğitim-Öğretim Bilgi Sistemi

Programlar Hakkında Bilgi

Lisans - Mühendislik Fakültesi - Biyomühendislik (İngilizce)

Müfredat Adı Ders Kodu Ders Adı Ders Türü Dönem AKTS Teorik Uygulama
2023 - Biyomühendislik - Lisans BIOE4255 Fundamentals of Machine Learning Seçmeli 5 5,00 3 0

Dersin İçeriği

Dersin Amacı

Biyomühendislikte makine ögrenmesi

Öğrenim Türü

-

Dersin İçeriği

Bu kurs, verilerden öğrenmeyi mümkün kılan algoritmaları ve modelleri geliştirmeyi içeren hızla büyüyen bir alan olan makine öğrenmeye bir giriş sunar. Öğrenciler, denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme de dahil olmak üzere makine öğrenmenin temel kavramları, teknikleri ve uygulamaları hakkında bilgi edineceklerdir.

Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları

1. Machine learning principles Slaytlar makaleler

Staj Durumu

-

Dersin Sunulduğu Dil

İngilizce

Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar

1. Machine learning principles

Dersin Web Sayfası

-

Öğrenme Çıktıları

  • Öğrenciler denetimli ve denetimsiz öğrenme, aşırı uyum ve önyargı-değişkenlik denge gibi makine öğrenmenin temel kavramlarını açıklayabilme yeteneğine sahip olmalıdırlar.
  • Öğrenciler, belirli sorunlar ve veri kümeleri için uygun algoritmaları seçebilmeli ve Python gibi bir programlama dili kullanarak bunları uygulayabilmelidirler.
  • Öğrenciler, makine öğrenme sistemleri tasarlarken ve uygularken bu konuları tartışabilme yeteneğine sahip olmalı ve bunların etkilerini düşünmelidirler.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta Teorik
1 Giriş
2 Makinme ögrenmesinde Phyton
3 Denetimli Öğrenme I (Denetimli öğrenmeye giriş, Doğrusal regresyon, Lojistik regresyon)
4 Denetimli Öğrenme II (karar agaçları, SVM)
5 Denetimsiz öğrenme I
6 Denetimsiz öğrenme II
7 Neural ağlar
8 Ara Sınav
9 Neural ağlar
10 Reinforcement Learning I
11 Reinforcement Learning II
12 Model seçimi
13 Makine öğrenmesi uyguylamaları
14 Makine öğrenmesinde etik
15 Gelecek konular
16 Final
17

Değerlendirme

Değerlendirme Değer
Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri 60
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri 40
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri Değer
Final Sınavı 100

Öğrenci İş Yükü Hesabı

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Ders Öncesi/Sonrası Bireysel Çalışma 5 10 50
Proje ve Hazırlığı 1 10 10
Ödev ve Hazırlığı 3 20 60
Laboratuvar ve Hazırlığı 0 0 0
Atölye ve Hazırlığı 0 0 0
Sunum ve Hazırlığı 0 0 0
Seminer ve Hazırlığı 0 0 0
Demo ve Hazırlığı 0 0 0
Araştırma ve Hazırlığı 0 0 0
Rapor ve Hazırlığı 0 0 0
Arasınav ve Hazırlığı 0 0 0
Kısa Sınav ve Hazırlığı 0 0 0
Final ve Hazırlığı 0 0 0
Teorik Ders Saati 0 0 0
Uygulama Ders Saati 0 0 0

Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi

ÖÇ1
ÖÇ2
ÖÇ3
ÖÇ4
ÖÇ5