Hoş Geldiniz,
Misafir
.
Oturum Aç
.
English
NİNOVA
DERSLER
YARDIM
HAKKINDA
Neredeyim:
Ninova
/
Dersler
/
Bilişim Enstitüsü
/
BGK 601E
/
Dersin Bilgileri
Fakülteye dön
Ana Sayfa
Dersin Bilgileri
Dersin Haftalık Planı
Değerlendirme Kriterleri
Dersin Bilgileri
Dersin Adı
Türkçe
Güvenlikte Makine Öğrenme Yöntemleri
İngilizce
Machine Learn.Meth.in Secur.
Dersin Kodu
BGK 601E
Kredi
Ders
(saat/hafta)
Uygulama
(saat/hafta)
Labratuvar
(saat/hafta)
Dönem
-
3
3
-
-
Dersin Dili
İngilizce
Dersin Koordinatörü
Kemal Bıçakcı
Dersin Amaçları
Makine Öğrenme yöntemlerinin siber güvenlikteki uygulamaları hakkında bilgi sahibi olmak ve bu bilgiyi pratik uygulamalar ve proje ile pekiştirmek
Dersin Tanımı
Güvenlikte neden makine öğrenme (ML)?, Makine Öğrenme'ye Giriş, Pratikte Makine Öğrenme: Çalışılmış bir örnek, Sınıflandırma ve kümeleme, Anormallik algılama, Makine öğrenmenin farklı güvenlik uygulamaları, Uygulamada güvenlik için makine öğrenme, Çelişkili (Adversarial) makine öğrenme, laboratuvar oturumları, makale tartışmaları, proje sunumları.
Dersin Çıktıları
Önkoşullar
General Knowledge in Machine Learning
General Knowledge in Security
Programming
Gereken Olanaklar
Laptop
Diğer
Ders Kitabı
Chio, Clarence, and David Freeman. Machine learning and security: Protecting systems with data and algorithms. " O'Reilly Media, Inc.", 2018.
Diğer Referanslar
- Gareth, James, et al. An introduction to statistical learning: with applications in R. Springer, Second edition, https://hastie.su.domains/ISLR2/ISLRv2_website.pdf.
- Jose Portilla, Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp, Udemy Course.
- BASIRA Lab, Machine Learning Blinks (Spring 2021),
- Academic papers (TBA)
Dersler
.
Yardım
.
Hakkında
Ninova, İTÜ Bilgi İşlem Daire Başkanlığı ürünüdür. © 2025