| Hafta | Teori Konu Başlıkları |
|---|---|
| 1 | Yapay Zekâ, Makine Öğrenmesi ve Veri Madenciliğine Giriş |
| 2 | Makine Öğrenmesinde Öğrenme Stratejileri ve Makine Öğrenmesi Süreci |
| 3 | R Programlamaya Giriş: Temel Komutlar ve Örnekler, Veri Ön-İşleme |
| 4 | k-En Yakın Komşuluk Algoritması ile Sınıflandırma ve Model Performans Değerlendirmesi |
| 5 | Naive Bayes Sınıflandırıcı |
| 6 | k-Ortalamalar Algoritması ile Kümeleme ve Model Performans Değerlendirmesi |
| 7 | Karar Ağacları ile Sınıflandırma ve Model Performans Değerlendirmesi (ve öğrenci proje sunumları) |
| 8 | Yapay Sinir Ağları ve Derin Öğrenme (ve öğrenci proje sunumları) |
| 9 | Destek Vektör Makineleri (ve öğrenci proje sunumları) |
| 10 | Dengesiz Veri Setleri ile İşlemler (ve öğrenci proje sunumları) |
| 11 | Hibrit Yöntemler (ve öğrenci proje sunumları) |
| 12 | Tek-Sınıf Sınıflandırma (ve öğrenci proje sunumları) |
| 13 | Metin Madenciliği (ve öğrenci proje sunumları) |
| 14 | Öğrenci Proje Sunumları |
| Hafta | Uygulama Konu Başlıkları |
|---|---|
| 1 | Yapay Zekâ, Makine Öğrenmesi ve Veri Madenciliğine Giriş |
| 2 | Makine Öğrenmesinde Öğrenme Stratejileri ve Makine Öğrenmesi Süreci |
| 3 | R Programlamaya Giriş: Temel Komutlar ve Örnekler, Veri Ön-İşleme |
| 4 | k-En Yakın Komşuluk Algoritması ile Sınıflandırma ve Model Performans Değerlendirmesi |
| 5 | Naive Bayes Sınıflandırıcı |
| 6 | k-Ortalamalar Algoritması ile Kümeleme ve Model Performans Değerlendirmesi |
| 7 | Karar Ağacları ile Sınıflandırma ve Model Performans Değerlendirmesi (ve öğrenci proje sunumları) |
| 8 | Yapay Sinir Ağları ve Derin Öğrenme (ve öğrenci proje sunumları) |
| 9 | Destek Vektör Makineleri (ve öğrenci proje sunumları) |
| 10 | Dengesiz Veri Setleri ile İşlemler (ve öğrenci proje sunumları) |
| 11 | Hibrit Yöntemler (ve öğrenci proje sunumları) |
| 12 | Tek-Sınıf Sınıflandırma (ve öğrenci proje sunumları) |
| 13 | Metin Madenciliği (ve öğrenci proje sunumları) |
| 14 | Öğrenci Proje Sunumları |
