Hoş Geldiniz,
Misafir
.
Oturum Aç
.
English
NİNOVA
DERSLER
YARDIM
HAKKINDA
Neredeyim:
Ninova
/
Dersler
/
Enerji Enstitüsü
/
ABT 502E
/
Dersin Bilgileri
Fakülteye dön
Ana Sayfa
Dersin Bilgileri
Dersin Haftalık Planı
Değerlendirme Kriterleri
Dersin Bilgileri
Dersin Adı
Türkçe
Yapay Zeka ve Öğrenen Makine Yöntemleri
İngilizce
AI & Machine Learning Methods
Dersin Kodu
ABT 502E
Kredi
Ders
(saat/hafta)
Uygulama
(saat/hafta)
Labratuvar
(saat/hafta)
Dönem
3
3
-
-
-
Dersin Dili
İngilizce
Dersin Koordinatörü
Mustafa Berker Yurtseven
Dersin Amaçları
Dersin genel eğitsel amacı öğrencilerin:
1. Tesislerin endüstri 4.0 gerekliliklerine uyması için kullanılacak olan YZ ve makine öğrenmesi yöntemlerinin hakkında bilgi alınır
2. Tesis malzeme kullanımında tahmin ve sınıflama ile tedarikçi ilişkilerinde kümeleme yaparak en iyiyi seçme yaklaşımları aktarılır
3. Yapılan işe en uygun yöntemin ve çözümün tasarlanması öğretilir
Dersin Tanımı
Turing yaklaşımı, yapay zeka ve akıllı sistem kavramı, yapay zeka gelişimi, makine öğrenmesi kavramları makine öğrenmesinde algoritma özellikleri, gözetimli, gözetimsiz ve takviyeli öğrenme kavramları, yapay sinir ağlarına giriş, aktivasyon fonksiyonları, yapay sinir ağlarını tasarlama ve işletim, tahmin ve sınıflama, destek vektörü ve çekirdeğe dayalı sınıflandırma, bayes ağları ve olasılıklı sınıflandırma, kümeleme ve rekabetçi öğrenme, makine öğrenmesi gelişimleri
Dersin Çıktıları
Bu dersi başarıyla tamamlayan öğrenciler aşağıdaki konularda bilgi, beceri ve yetkinlik kazanırlar:
1. Akıllı tesis ve binalarda YZ ve makine öğrenmesi yöntemlerinin gereği,
2. Değişik problemler için makine öğrenmesi algoritma tasarımı,
3. Probleme göre makine öğrenmesi algoritmaları için parametre seçimleri ve değerlendirmesi,
4. Gelişim üzerine tartışma ve örnek uygulama geliştirme.
Önkoşullar
Gereken Olanaklar
Diğer
Ders Kitabı
Diğer Referanslar
Dersler
.
Yardım
.
Hakkında
Ninova, İTÜ Bilgi İşlem Daire Başkanlığı ürünüdür. © 2024