Genel Bilgi Konu Başlıkları Yeterlilik İlişkisi Değerlendirme Sistemi Öğrenme Çıktıları Özgü Ölçüt Matrisi

Hafta	Teori Konu Başlıkları
1	Giriş: Veriden Modele
2	Olasılık ve Belirsizliğin Modellemesi
3	İstatistiksel Çıkarıma Giriş
4	Parametre Tahmin Yöntemleri
5	Lineer Model Ailesi I: Regresyon
6	Genelleme Teorisi ve Overfitting
7	Arasınav
8	Düzenlileştirme
9	Optimizasyon: Model Nasıl Öğrenir?
10	Lineer Model Ailesi II: Lojistik Regresyon
11	Naive Bayes ve Temel Bayesçi Öğrenme
12	Boyut İndirgeme ve Temsil Öğrenme
13	Model Yorumlanabilirliği ve Hata Analizi
14	Kapanış ve Makine Öğrenmesi'ne Geçiş

Hafta	Uygulama Konu Başlıkları
1	Veriden Modele Giriş ve Ortam Kurulumu
2	Olasılık Dağılımları ve Veri Uyumluluğu
3	Sinyal vs. Gürültü ve İstatistiksel Testler
4	Parametre Tahmini: MLE ve MAP Uygulaması
5	Lineer Regresyon ve Matris Matematiği
6	Overfitting ve Bias-Variance Deneyleri
7	Arasınav
8	Düzenlileştirme ve Ölçeklendirme
9	Gradyan İnişi Atölyesi
10	Lojistik Regresyon ve Sınıflandırma Başarısı
11	Naive Bayes: Üretici Yaklaşım
12	PCA ile Boyut İndirgeme ve Gürültü Temizleme
13	Model Yorumlanabilirliği ve Kalibrasyon
14	ML'e Köprü: Doğrusallığın Ötesi