|
Hafta
|
Konular
|
Ön Hazırlık
|
|
1
|
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesine Giriş
|
K1-Bölüm-1
|
|
2
|
Agent Mimarileri ve Hiyerarşik Kontrol
|
K1-Bölüm-2
|
|
3
|
Uninformed and Informed Arama
|
K1- Bölüm-3
|
|
4
|
Bilgi temsili
|
K1- Bölüm-5
|
|
5
|
Doğrusal regresyon: OLS, düzenlileştirme, doğrusal sınıflandırıcılar
|
K2-Bölüm 17.4
|
|
6
|
Lojistik Regresyon, Çok Sınıflı Lojistik Regresyon Sıralaması Destek Vektör Makineleri
|
K2-Bölüm-17.5
|
|
7
|
Karar ağaçları
|
K2-Bölüm-7
|
|
8
|
Özellik seçimi gizli faktör modelleri (PCA)
|
K2-Bölüm-15
|
|
9
|
Kümeleme (k-anlamı, yumuşak k-aracı)
|
K2-Bölüm-6
|
|
10
|
Random Forest ve Ada Boost gibi topluluk yöntemleri
|
K2-Bölüm-5
|
|
11
|
Olasılık yöntemleri (Bayesçi görüş)
|
K2-Bölüm-1
|
|
12
|
Model değerlendirme ve model seçimi
|
K2-Bölüm-9
|
|
13
|
Sinir ağlarına ve evrişimli sinir ağlarına giriş
|
K2-Bölüm-10
|
|
14
|
Otomatik kodlayıcılar
|
K2-Bölüm-11
|