Yapay Zeka Ve Makine Öğrenmesi-12
16-20
Şubat
3
Konu (İçerik Çerçevesi)
2.5.3. Destek Vektör Makineleri (SVM)
2.5.4. Topluluk Öğrenmesi (Ensemble Learning)
2.5.4.1. Rastgele Orman (Random Forest)
2.5.4. Topluluk Öğrenmesi (Ensemble Learning)
2.5.4.1. Rastgele Orman (Random Forest)
Öğrenme Çıktısı (Kazanımlar)
Gözetimli Öğrenme algoritmalarını kullanarak makine öğrenmesini gerçekleştirir.
Ortam ve Donanım
Bilgisayar, akıllı tahta/projeksiyon, ağ cihazları, ders kitabı, ağ yazılımları
Öğretim Teknikleri
Anlatım, gösterip yaptırma, soru cevap, grup çalışması, beyin fırtınası, uygulama
09-13
Şubat
3
Konu (İçerik Çerçevesi)
2.5. DİĞER GÖZETİMLİ ÖĞRENME ALGORİTMALARI
2.5.1. K En Yakın Komşu (K-Nearest Neighbors-K-NN)
2.5.2. Karar Ağacı (Decision Tree)
2.5.1. K En Yakın Komşu (K-Nearest Neighbors-K-NN)
2.5.2. Karar Ağacı (Decision Tree)
Öğrenme Çıktısı (Kazanımlar)
Gözetimli Öğrenme algoritmalarını kullanarak makine öğrenmesini gerçekleştirir.
Ortam ve Donanım
Bilgisayar, akıllı tahta/projeksiyon, ağ cihazları, ders kitabı, ağ yazılımları
Öğretim Teknikleri
Anlatım, gösterip yaptırma, soru cevap, grup çalışması, beyin fırtınası, uygulama
02-06
Şubat
3
Konu (İçerik Çerçevesi)
2.4.7. Eşikleme ve Yarışmalı Sınıflandırma
2.4.8. R Kare ile Regresyon Modellerinin Değerlendirilmesi
2.4.9. Regresyon Uygulamaları
2.4.8. R Kare ile Regresyon Modellerinin Değerlendirilmesi
2.4.9. Regresyon Uygulamaları
Öğrenme Çıktısı (Kazanımlar)
Regresyon Analizini ve yöntemlerini bilir.
Ortam ve Donanım
Bilgisayar, akıllı tahta/projeksiyon, ağ cihazları, ders kitabı, ağ yazılımları
Öğretim Teknikleri
Anlatım, gösterip yaptırma, soru cevap, grup çalışması, beyin fırtınası, uygulama
26-30
Ocak
3
Ünite/Tema/Öğrenme Alanı
Yarıyıl Tatili
Konu (İçerik Çerçevesi)
Yarıyıl Tatili
Öğrenme Çıktısı (Kazanımlar)
Yarıyıl Tatili
19-23
Ocak
3
Ünite/Tema/Öğrenme Alanı
Yarıyıl Tatili
Konu (İçerik Çerçevesi)
Yarıyıl Tatili
Öğrenme Çıktısı (Kazanımlar)
Yarıyıl Tatili
12-16
Ocak
3
Ünite/Tema/Öğrenme Alanı
Etkinlik Haftası
Konu (İçerik Çerçevesi)
Etkinlik Haftası
Öğrenme Çıktısı (Kazanımlar)
Etkinlik Haftası
05-09
Ocak
3
Konu (İçerik Çerçevesi)
2.4.4. Polinominal Regresyon (Polynominal Regression)
2.4.5. Lojistik Regresyon (Lojistic Regression)
2.4.6. Tahmin Modellerinin Değerlendirilmesi En Küçük Kareler Yöntemi
2.4.5. Lojistik Regresyon (Lojistic Regression)
2.4.6. Tahmin Modellerinin Değerlendirilmesi En Küçük Kareler Yöntemi
Öğrenme Çıktısı (Kazanımlar)
1. Dönem 2. Sınav
Regresyon Analizini ve yöntemlerini bilir.
Ortam ve Donanım
Bilgisayar, akıllı tahta/projeksiyon, ağ cihazları, ders kitabı, ağ yazılımları
Öğretim Teknikleri
Anlatım, gösterip yaptırma, soru cevap, grup çalışması, beyin fırtınası, uygulama
Etkinlik
→ Enerji Tasarrufu Haftası