MIT563 YAPAY ZEKA VE MAKİNE ÖĞRENMESİ

Ders Amacı

Ders Programı

1. Yapay zeka tarihi ve geçerli durumu; makine öğrenmesi: nedir ve neden (ders notları)
2. Geçerli makine öğrenmesinin ana problemi ve yaklaşımı (ders notları)
3. Birçok boyutlu lineer regresyon (ders notları)
4. Lojistik regresyonu, aşırı uyum ve düzenlileştirme yöntemi (ders notları)
5. Yapay sınır ağları, oluşturma ve kullanma (ders notları)
6. Yapay sınır ağları, öğretme ve geri yayılım algoritması (ders notları)
7. Makine öğrenmesinin pratik uygulamaları: önyargı, varyans ve öğrenme eğrileri, model seçme ve onaylama sorunu, geçerli büyük veri kavramı (ders notları)
8. Destek vektör makineleri yöntemi (ders notları)
9. Veri kümeleme sorunu; Boyut azaltma sorunu (ders notları)
10. Anomali tespiti sorunu; Otomatik olarak tavsiye etme sorunu (ders notları)

Degerlendirme

1. Final sınavı
2. Vize sınavı
3. Yoklama ve sınıfta çalışma

Ödev ve evde çalışma

Final sınavı türü