Ders Adı | YAPAY ZEKA VE MAKİNE ÖĞRENMESİ | Kod | ÇEKB2024 |
Kredi | 2 | AKTS | 3 |
Z/S | Seçmeli | Teorik Saat | 2 |
Uygulama Saat | 0 | Lab Saat | 0 |
Ders Dili | Türkçe | Dersi Veren | Doç. Dr. ZEKİ ÖZEN |
Dersin Veriliş Türü | Örgün | ||
Günümüzde verinin işletme yararına kullanılması ve veriden katma değer elde edilmesi büyük önem kazanmıştır. Teknolojideki ilerlemeler bilgisayarları daha akıllı hale getirme ve öğrenen makineler yapma çalışmalarını hızlandırmıştır. Hemen hemen her sektörde yapay zekâ teknolojilerinin etkilerini görmek mümkündür. Bu dersin amacı, yapay zekâ ve makine öğrenmesi ile ilgili temel kavramları, makine öğrenmesi süreci, öğrenme yöntemleri ve makine öğrenmesi algoritmalarını R programlama dilini kullanarak vak’a çalışmaları ile sunmaktır.
Yapay zekâ ve makine öğrenmesi ile ilgili temel kavramlar, makine öğrenmesi süreci, danışmanlı öğrenme, danışmansız öğrenme, topluluk öğrenmesi, birliktelik kuralları, model performans değerlendirmesi.
Yüz yüze öğretim, bilgisayar üzerinde uygulama
Balaban, M. E. ve Kartal, E. (2018). Veri Madenciliği ve Makine Öğrenmesi Temel Algoritmaları ve R Dili ile Uygulamaları (2. bs.). Beyoğlu, İstanbul: Çağlayan Kitabevi. Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2011). Data Mining Concepts and Techniques (3rd ed.). Morgan Kaufmann. Harrington, P. (2012). Machine Learning in Action (1. bs.). Shelter Island, NY: Manning Publications Co. Shmueli, G., Bruce, P. C., Yahav, I., Patel, N. R., & Lictendahl, K. C. (2018). Data Mining for Business Analytics (1st ed.). Wiley. Torgo, L. (2017). Data Mining with R Learning with Case Studies (2nd ed.). CRC Press.