Bilgisayar Mühendisliği (İngilizce)
Lisans TYYÇ: 6. Düzey QF-EHEA: 1. Düzey EQF-LLL: 6. Düzey

Ders Genel Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu: CENG489
Ders İsmi: Pattern Recognition
Ders Yarıyılı: Güz
Ders Kredileri:
Teorik Pratik Kredi AKTS
3 0 3 7
Öğretim Dili: EN
Ders Koşulu:
Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: Hayır
Dersin Türü: Zorunlu Ders
Dersin Seviyesi:
Lisans TYYÇ:6. Düzey QF-EHEA:1. Düzey EQF-LLL:6. Düzey
Dersin Veriliş Şekli: Yüz yüze
Dersin Koordinatörü: Prof. Dr. BEKİR TEVFİK AKGÜN
Dersi Veren(ler): Dr.Öğr.Üyesi RÜYAM ACAR
Dr.Öğr.Üyesi ASLI UYAR
Dersin Yardımcıları:

Dersin Amaç ve İçeriği

Dersin Amacı: Örüntü tanıma tekniklerini ve temellerini anlayıp uygulayabilme
Dersin İçeriği: Giriş - Örüntü Tanıma Tanımları, veri setleri, Örüntü Tanıma Farklı Paradigmalar, Örüntü ve Sınıflar, Metrik ve metrik olmayan yakınlık önlemler, Özellik çıkarma, seçimi, yakın komşu sınıflandırıcı ve varyantları, yakın komşusu için Verimli algoritmalar Özelliğine Farklı yaklaşımlar Temsilleri sınıflandırılması, Seçim, Bayes Sınıflandırıcı, Karar Ağaçları, Doğrusal Ayırtaç Fonksiyonu, Destek Vektör Makineleri, kümeleme, Kümeleme Büyük veri setleri, Sınıflandırıcılarına kombinasyonu, Uygulamaları Prototip Farklı Yaklaşımlar - Belge Tanıma

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
Öğrenme Kazanımları
1 - Bilgi
Kuramsal - Olgusal
1) Temel ve gelişmiş örüntü tanıma sistemlerini tasarlayabilecektir.
2) Temel istatistiksel ve sözdizimsel örüntü tanıma yaklaşımlarını açıklayabilecektir.
3) Değişik örüntü tanıma tekniklerini karşılaştırabilecektir.
2 - Beceriler
Bilişsel - Uygulamalı
1) Örüntü tanıma sistemi tasarımlarında yer alan başlıca konuları ve problemleri betimleyebilecektir.
2) Bilgisayar araçları kullanarak örüntü tanıma tekniklerini uygulayabilecektir.
3 - Yetkinlikler
Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği
Alana Özgü Yetkinlik
Öğrenme Yetkinliği
İletişim ve Sosyal Yetkinlik

Ders Akış Planı

Hafta Konu Ön Hazırlık
1) Örüntü Tanıma nedir? Ders Notları
2) Olasiliga Giris, Bayes Kurali Ders notları
3) Rastgele Degiskenler, Beklenen Deger, Ortalama, Varyans Ders notları
4) Bayes Karar Kurali Ders Notları
5) Naive Bayes, Bayes Aglari Ders Notları
6) k-NN siniflandiricisi Ders notları
7) Regresyon Ders Notları
8) Vize Sınavı Ders notları
9) Öbekleme Ders Notları
10) PCA Ders notları
11) Karar Agaclari Ders Notları
12) Lineer Sınıflandırıcılar Ders Notları
13) SVM Ders notes
14) Derin öğrenme Ders notları
15) Final Sınav Ders Notları

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar: Theodoridis, K. Koutroumbas, Pattern Recognition, Elsevier, 4th Edition 2- R.O. Duda, P.E. Hart and D.G. Stork, Pattern Classification, 2nd edition
Diğer Kaynaklar: None

Ders - Program Öğrenme Kazanım İlişkisi

Ders Öğrenme Kazanımları

1

2

4

3

5

Program Kazanımları
1) Matematik, fen bilimleri ve kendi dalları ile ilgili mühendislik konularında yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri mühendislik problemlerini modelleme ve çözme için uygulayabilme becerisi.
2) Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi.
3) Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. (Gerçekçi kısıtlar ve koşullar tasarımın niteliğine göre, ekonomi, çevre sorunları, sürdürülebilirlik, üretilebilirlik, etik, sağlık, güvenlik, sosyal ve politik sorunlar gibi ögeleri içerirler.)
4) Mühendislik uygulamaları için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi.
5) Mühendislik problemlerinin incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi.
6) Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi.
7) Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi.
8) Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi.
9) Mesleki ve etik sorumluluk bilinci.
10) Proje yönetimi ile risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik ve sürdürebilir kalkınma hakkında farkındalık.
11) Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ile çağın sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.

Ders - Öğrenme Kazanımı İlişkisi

Etkisi Yok 1 En Düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 En Yüksek
           
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi Katkı Payı
1) Matematik, fen bilimleri ve kendi dalları ile ilgili mühendislik konularında yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri mühendislik problemlerini modelleme ve çözme için uygulayabilme becerisi.
2) Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi.
3) Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. (Gerçekçi kısıtlar ve koşullar tasarımın niteliğine göre, ekonomi, çevre sorunları, sürdürülebilirlik, üretilebilirlik, etik, sağlık, güvenlik, sosyal ve politik sorunlar gibi ögeleri içerirler.)
4) Mühendislik uygulamaları için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi.
5) Mühendislik problemlerinin incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi.
6) Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi.
7) Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi.
8) Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi.
9) Mesleki ve etik sorumluluk bilinci.
10) Proje yönetimi ile risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik ve sürdürebilir kalkınma hakkında farkındalık.
11) Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ile çağın sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.

Öğrenme Etkinliği ve Öğretme Yöntemleri

Anlatım
Beyin fırtınası /Altı şapka
Bireysel çalışma ve ödevi
Ders
Soru cevap/ Tartışma

Ölçme ve Değerlendirme Yöntemleri ve Kriterleri

Yazılı Sınav (Açık uçlu sorular, çoktan seçmeli, doğru yanlış, eşleştirme, boşluk doldurma, sıralama)
Ödev

Ölçme ve Değerlendirme

Yarıyıl İçi Çalışmaları Aktivite Sayısı Katkı Payı
Ödev 1 % 20
Ara Sınavlar 1 % 30
Final 1 % 50
Toplam % 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI % 50
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI % 50
Toplam % 100

İş Yükü ve AKTS Kredisi Hesaplaması

Aktiviteler Aktivite Sayısı Süre (Saat) İş Yükü
Ders Saati 14 3 42
Sınıf Dışı Ders Çalışması 14 3 42
Ödevler 1 30 30
Ara Sınavlar 1 40 40
Final 1 50 50
Toplam İş Yükü 204