Dersin Ayrıntıları
YarıyılKoduAdıT+UKrediAKTS
6MATH338MAKİNE ÖĞRENMESİ İÇİN MATEMATİK3+036

Dersin Detayları
Dersin Dili İngilizce
Dersin Düzeyi Lisans
Bölümü / Programı MATEMATİK
Öğrenim Türü Örgün Öğretim
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Amacı Bu ders, makine öğreniminde kullanılan matematiksel bilginin Python'daki bilgisayar uygulamalarıyla pekiştirilmesini amaçlamaktadır.
Dersin İçeriği Doğrusal cebir, analitik geometri, matris ayrıştırma, vektör analizi, olasılık, optimizasyon, veri analizi, regresyon analizi ve boyut indirgemenin bilgisayar uygulamaları
Dersin Yöntem ve Teknikleri
Ön Koşulları Yok
Dersin Koordinatörü Öğr.Gör.Dr. Barış Çiçek bariscicek@iyte.edu.tr
Dr.Öğr.Üyesi Haydar GÖRAL haydargoral@iyte.edu.tr
Dersi Verenler Dr.Öğr.Üyesi HAYDAR GÖRAL
Dersin Yardımcıları Yok
Dersin Staj Durumu Yok

Ders Kaynakları
Kaynaklar Mathematics for Machine Learning, M. P. Deisenroth, A. A. Faisal, C. S. Ong, 2019
Doing Math with Python: Use Programming to Explore Algebra, Statistics, Calculus, and More!, A. Saha, 2015

Ders Yapısı

Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Etkinlikler ayrıntılı olarak "Değerlendirme" ve "İş Yükü Hesaplaması" bölümlerinde verilmiştir.

Değerlendirme Ölçütleri
Yarıyıl Çalışmaları Sayısı Katkı
Yıl içi sınavları 1 % 30
Kısa sınavlar 6 % 30
Ödevler 0 % 0
Diğer uygulamalar 0 % 0
Laboratuvar uygulamaları 0 % 0
Projeler 0 % 0
Final sınavı 1 % 40
Toplam :
8
% 100

AKTS Hesaplama İçeriği
Etkinlik Sayısı Süre Toplam İş Yükü (Saat)
Haftalık Ders 14 3 42
Dersle İlgili Sınıf Dışı Etkinlikler (Ödev, Okuma, Bireysel Çalışma vb.) 6 8 48
Sınavlar ve Sınava Hazırlık (Derse Katılım, Sunum, Yarıyıl Sınavı, Final Sınavı, Kısa Sınavlar vb) 8 12 96
Toplam İş Yükü   AKTS Kredisi : 6 186

Dersin Öğrenme Çıktıları: Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir:
Sıra NoAçıklama
1 Doğrusal cebirin bilgisayar uygulamalarını yapabilmek
2 Vektör analizinin bilgisayar uygulamalarını yapabilmek
3 Python ile istatistik ve olasılık
4 Matematiksel optimizasyon hakkında bilgi sahibi olmak
5 Bilgisayar araçlarını kullanarak makine öğrenimi problemlerine matematik uygulamak


Ders Konuları
HaftaKonuÖn HazırlıkDökümanlar
1 Dersin ve bilgisayar araçlarının tanıtılması
2 Doğrusal Cebirin Temel Kavramları ve Python'daki bilgisayar uygulamaları
3 Doğrusal eşlemeler ve afin dönüşümler
4 Python'da normlar, açılar, diklik ve dik izdüşüm
5 Matris Ayrıştırmaları ve bilgisayar uygulamaları
6 Python'da özdeğerlerin, özvektörlerin, matrislerin köşegenleştirilmesinin ve tekil değer ayrıştırmasının hesaplanması
7 Vektör Analizi ve Python'daki bilgisayar uygulamaları
8 Bir olasılık uzayının inşası, Ayrık ve sürekli olasılıklar ve bilgisayar uygulamaları ile Bayes teoremi
9 Python'da istatistiklerin ve Gauss dağılımının özeti
10 Uygulamalarla kısıtlamasız ve kısıtlamalı optimizasyon
11 Uygulamalarla konveks optimizasyon
12 Veriler, özellikleri ve model seçimi
13 Bilgisayar uygulamalarıyla basit doğrusal regresyon ve Maksimum olabilirlik tahmini
14 Python'da Temel Bileşen Analizi ile Boyut İndirgeme
15 Final
16 Final


Dersin Program Çıktılarına Katkısı
P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11 P12 P13 P14
Tüm 4 4 4 2 3 3
Ö1
Ö2
Ö3 3
Ö4 3
Ö5 3

Katkı Düzeyi : 0: Yok 1: Düşük 2: Orta 3: Yüksek 4: Çok Yüksek


https://obs.iyte.edu.tr/oibs/bologna/progCourseDetails.aspx?curCourse=227344&lang=tr