| Hafta | Teori Konu Başlıkları |
|---|---|
| 1 | Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi ile İlgili Temel Kavramlar |
| 2 | Makine Öğrenmesi için Temel R Kodları |
| 3 | Makine Öğrenmesi Süreci, Modelleme ve Performans Değerlendirmesi |
| 4 | Danışmanlı Öğrenme:Sınıflandırma - Bölüm I |
| 5 | Danışmanlı Öğrenme:Sınıflandırma - Bölüm II |
| 6 | Danışmanlı Öğrenme: Regresyon - Bölüm I |
| 7 | Danışmanlı Öğrenme: Regresyon - Bölüm II |
| 8 | Ara Sınav |
| 9 | Danışmansız Öğrenme: k-Ortalamalar Algoritması |
| 10 | Danışmanlı Öğrenme: Naive Bayes Sınıflandırıcı |
| 11 | Danışmanlı Öğrenme: Karar Ağaçları |
| 12 | Topluluk Öğrenmesi: Majority Voting, Bagging ve Boosting |
| 13 | Birliktelik Kuralları |
| 14 | Yapay Zekâ Etiği ve Yorumlanabilirlik |
| Hafta | Uygulama Konu Başlıkları |
|---|---|
| 1 | Yapay zekâ ve makine öğrenmesi ile ilgili temel kavramlar |
| 2 | Makine Öğrenmesi için temel R kodları |
| 3 | Makine Öğrenimi Süreci, Modelleme ve Performans Değerlendirmesi |
| 4 | Danışmanlı Öğrenme:Sınıflandırma - Bölüm I |
| 5 | Danışmanlı Öğrenme:Sınıflandırma - Bölüm II |
| 6 | Danışmanlı Öğrenme: Regresyon - Bölüm I |
| 7 | Danışmanlı Öğrenme: Regresyon - Bölüm II |
| 8 | Ara Sınav |
| 9 | Danışmansız Öğrenme: k-Ortalamalar Algoritması |
| 10 | Danışmanlı Öğrenme: Naive Bayes Sınıflandırıcı |
| 11 | Danışmanlı Öğrenme: Karar Ağaçları |
| 12 | Topluluk Öğrenmesi: Majority Voting, Bagging ve Boosting |
| 13 | Birliktelik Kuralları |
| 14 | Yapay Zekâ Etiği ve Yorumlanabilirlik |
