|
Hafta
|
Konular
|
Ön Hazırlık
|
|
1
|
Örüntü tanımaya giriş
|
K1-Bölüm-1
|
|
2
|
Bayes karar kuramına dayalı sınıflandırıcılar I
|
K1-Bölüm-2
|
|
3
|
Bayes karar kuramına dayalı sınıflandırıcılar II
|
K1-Bölüm-2
|
|
4
|
Doğrusal sınıflandırıcılar
|
K1-Bölüm-3
|
|
5
|
Doğrusal olmayan sınıflandırıcılar - I
|
K1-Bölüm-4
|
|
6
|
Doğrusal olmayan sınıflandırıcılar - II
|
K1-Bölüm-4
|
|
7
|
Sınıflandırıcı kombinasyonu
|
K1-Bölüm-5
|
|
8
|
Öznitelik seçimi
|
K1-Bölüm-6
|
|
9
|
Öznitelik oluşturma-I
|
K1-Bölüm-6
|
|
10
|
Öznitelik oluşturma-II
|
K1-Bölüm-6
|
|
11
|
Kümeleme algoritmaları, çok boyutlu ölçekleme-I
|
K1-Bölüm-7
|
|
12
|
Kümeleme algoritmaları, çok boyutlu ölçekleme-II
|
K1-Bölüm-7
|
|
13
|
Uygulamalar: İmge ve konuşma işleme-I
|
K1-Bölüm-8
|
|
14
|
Uygulamalar: İmge ve konuşma işleme-II
|
K1-Bölüm-8
|
|
Ön Koşul
|
-
|
|
Ders Dili
|
Türkçe
|
|
Dersin Sorumlusu
|
Dr. Öğr. Üyesi Mustafa KARHAN
|
|
Dersi Verenler
|
-
|
|
Ders Yardımcıları
|
-
|
|
Kaynaklar
|
K1. Duda, R. O., Hart, P. E., Stork, D. G..2001. Pattern Classification. John Wiley and Sons.
|
|
Yardımcı Kitap
|
-
|
|
Dersin Amacı
|
Gürültülü gerçek dünya örneklerinden bilgisayar teknolojisi kullanarak veri setlerindeki örüntülerin tanınmasını sağlamaktır.
|
|
Dersin İçeriği
|
Olasılık, Lineer Cebir tekrarı, Bayes Karar teorisi, Maksimum benzerlik kuramı, Gaussian karar fonksiyonları, Lineer ayırt edici fonksiyonları, Destek karar makineleri, Yapay Sinir Ağları, Temel bileşen analizi (PCA), En yakın komşu ve k-en yakın komşu kuralları, Kümeleme yöntemleri, K-Means ve Hiyararşi kümeleme, Özellik Çıkarma, Öznitelik seçimi, Örüntü tanıma uygulamaları
|
|
Program Yeterlilik Çıktıları |
Katkı Düzeyi |
|
1
|
Matematik, Fen bilimleri ve Mühendislik alanında edinilen bilgilerin Bilgisayar Mühendisliği problemlerinin çözümü ve modellenmesine yönelik kullanımı becerisi
|
5
|
|
2
|
Mühendislik problemlerini tanımlama, modelleme ve uygun analiz yöntemlerini seçip uygulayarak çözme becerisi
|
5
|
|
3
|
Mühendislik araştırmaları kapsamında deney tasarlama, uygulama ve elde edilen verileri analiz ederek yorumlayabilme becerisi
|
4
|
|
4
|
Belirli bir amaca yönelik bir sistem, sistem parçası ya da prosesi, mevcut ekonomik ve teknik imkanlar dahilinde tasarlayabilme becerisi
|
4
|
|
5
|
Modern mühendislik tekniklerinden ve bilişim teknolojilerinden etkin şekilde faydalanabilme becerisi
|
-
|
|
6
|
Mesleki ve etik sorumluluk bilinci edinme
|
4
|
|
7
|
Bireysel veya disiplin içi/disiplinler arası takımlarda çalışabilme yeteneği
|
-
|
|
8
|
Etkin sözlü ve yazılı iletişim kurma becerisi
|
-
|
|
9
|
Yaşam boyu öğrenme bilinci edinme ve bu kapsamda bilim ve teknolojideki gelişmeleri takip ederek kendini sürekli yenileme becerisi
|
-
|
|
10
|
İş hayatı, sağlık, güvenlik ve çevre bilinci edinme
|
-
|
|
11
|
Girişimcilik, yenilikçilik ve çağın sorunları hakkında bilgi sahibi olmak
|
-
|