Anasayfa  »  Fen Bilimleri Enstitüsü »  Bilgisayar Mühendisliği Tezli Yüksek Lisans Programı

DERS ADIDERS KODUYARIYILTEORİ1 + UYGULAMA (Saat)AKTS
ÖRÜNTÜ TANIMA BİL548 Program Ders Listesi-Program Ders Listesi-Program Ders Listesi-Program Ders Listesi---- 3 + 0 10

DERSİN TÜRÜSeçmeli
DERSİN DÜZEYİTezli Yüksek Lisans
DERSİN YILI-
YARIYILProgram Ders Listesi-Program Ders Listesi-Program Ders Listesi-Program Ders Listesi----
AKTS10
ÖĞRETİM ELEMAN(LAR)IProfesör Doktor Hasan Oğul
DERSİN ÖĞRENME KAZANIMLARI Bu dersin sonunda öğrenciler;
1) Örüntü tanımanın temel prensiplerini öğrenir.
2) Örüntü tanıma programları geliştirme ve bunları kullanma pratiği kazanır.
3) Örüntü tanıma tekniklerini problem çözmek için kullanma yeteneği kazanır.
DERSİN VERİLİŞ BİÇİMİYüz Yüze
DERSİN ÖNKOŞULLARIYok
ÖNERİLEN DERSLERYok
DERS İÇERİĞİ
HAFTAKONULAR
1. Hafta ÖT temelleri Özellik azaltma
2. Hafta Öğreticili sınıflandırma
3. Hafta Perseptron algoritmaları
4. Hafta Doğrusal ayırıcılar
5. Hafta En yakın komşuluk
6. Hafta En büyük ihtimal kestirimi
7. Hafta Bayes çıkarımı
8. Hafta Ara-sınav
9. Hafta Destek vektör makinaları
10. Hafta Saklı Markov modelleri
11. Hafta Öğreticisiz yöntemler
12. Hafta K-ortalama
13. Hafta Hiyerarşik kümeleme
14. Hafta Yakın gelişmeler
ZORUNLU YA DA ÖNERİLEN KAYNAKLAR1. Pattern Classification 2nd. Edition., R.O. Duda, P.E. Hart & D.G. Stork, J. Wiley Inc., 2001
ÖĞRETİM YÖNTEM VE TEKNİKLERİProje
DEĞERLENDİRME YÖNTEMİ VE GEÇME KRİTERLERİ
 SayısıToplam Katkısı(%)
Ara Sınav230
Proje130
Toplam(%)60
Yıl İçinin Başarıya Oranı(%)60
Finalin Başarıya Oranı(%)40
Toplam(%)100
DİLTürkçe
STAJ / UYGULAMAYok
  

PROGRAM YETERLİLİKLERİ (P) / DERSİN ÖĞRENME KAZANIMLARI (Ö) MATRİSİ
Ö1Ö2Ö3
P1  X   X   X
P2     
P3  X   X  
P4  X   X  
P5  X   X  
P6  X   X   X
P7     
P8  X   X   X
P9     
P10     
P11     
P12