EEE 502 | Ders Tanıtım Bilgileri - Elektrik-Elektronik Mühendisliği (Doktora)

Dersin Adı

Örüntü Tanıma

Kodu	Yarıyıl	Teori (saat/hafta)	Uygulama/Lab (saat/hafta)	Yerel Kredi	AKTS
EEE 502	Güz/Bahar	3	0	3	7.5

Ön-Koşul(lar)	Yok
Dersin Dili	İngilizce
Dersin Türü	Seçmeli
Dersin Düzeyi	Yüksek Lisans
Dersin Veriliş Şekli	-
Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri	-
Ulusal Meslek Sınıflandırma Kodu	-
Dersin Koordinatörü	Prof. Dr. Türker İNCE
Öğretim Eleman(lar)ı	Prof. Dr. Türker İNCE
Yardımcı(ları)	-

Dersin Amacı

Bu ders örüntü tanıma algoritmalarının temellerini ve uygulamalarını kapsamaktadır. Dersin iiçeriğinde istatistiksel karar kuramı, istatistiksel sınıflama, en büyük olabilirlik Bayes kestirimi, parametrik olmayan yöntemler, öznitelik çıkarımı, öznitelik seçimi, doğrusal sınıflayıcılar, sinir ağları, metrik olmayan yöntemler, eğiticisiz öğrenme ve öbekleme konuları bulunmaktadır.

Öğrenme Çıktıları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;

alandaki temel teknik ve algoritmaları kullanabilecek ve irdeleyebilecek,
farklı örüntü algılama tekniklerinin avantajları ve kısıtlamaları konusunda bilgisi olabilecek,
örüntü algılama tekniklerinin potansiyel kullanım alanlarını değerlendirebilecek,

Ders Tanımı

Örüntü tanıma algoritmalarının temellerini ve uygulamaları, istatistiksel karar kuramı, istatistiksel sınıflama, en büyük olabilirlik Bayes kestirimi, parametrik olmayan yöntemler, öznitelik çıkarımı, öznitelik seçimi, doğrusal sınıflayıcılar, sinir ağları, metrik olmayan yöntemler, eğiticisiz öğrenme ve öbekleme.

Dersin Kategorisi	Temel Ders
	Uzmanlık/Alan Dersleri	X
	Destek Dersleri
	İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
	Aktarılabilir Beceri Dersleri

Hafta	Konular	Ön Hazırlık	Öğrenme Çıktısı
1	Örüntü Tanımaya Giriş	Duda, Hart and Stork, Pattern Classification, Wiley,2nd ed., 2001 (Ch. 1)
2	Bayesci Karar Teorisi	Duda, Hart and Stork, Pattern Classification, Wiley,2nd ed., 2001 (Ch. 2)
3	En büyük Olabilirlik ve Bayesci Kestirimi	Duda, Hart and Stork, Pattern Classification, Wiley,2nd ed., 2001 (Ch. 3)
4	Parametrik Olmayan Teknikler	Duda, Hart and Stork, Pattern Classification, Wiley,2nd ed., 2001 (Ch. 4)
5	Doğrusal Ayrışım Fonksiyonları	Duda, Hart and Stork, Pattern Classification, Wiley,2nd ed., 2001 (Ch. 5)
6	Öznitelik Seçimi ve Boyut Düşürücü Teknikler	Duda, Hart and Stork, Pattern Classification, Wiley,2nd ed., 2001 (Ch. 5)
7	Çok Katmanlı Yapay Sinir Ağları	Duda, Hart and Stork, Pattern Classification, Wiley,2nd ed., 2001 (Ch. 6)
8	Ara sınav
9	Çok Katmanlı Yapay Sinir Ağları	Duda, Hart and Stork, Pattern Classification, Wiley,2nd ed., 2001 (Ch. 6)
10	Radyal Tabanlı Fonksiyon Ağları	Duda, Hart and Stork, Pattern Classification, Wiley,2nd ed., 2001 (Ch. 6)
11	Stokastik Yöntemler	Duda, Hart and Stork, Pattern Classification, Wiley,2nd ed., 2001 (Ch. 7)
12	Metrik Olmayan Yöntemler	Duda, Hart and Stork, Pattern Classification, Wiley,2nd ed., 2001 (Ch. 8)
13	Gözetimsiz Öğrenme ve Kümeleme	Duda, Hart and Stork, Pattern Classification, Wiley,2nd ed., 2001 (Ch. 10)
14	Sınıf-içi Sunumlar
15	Sınıf-içi Sunumlar
16	Dönemin gözden geçirilmesi

Ders Kitabı	Yukarıda belirtilen kitap ve ders yansıları.
Önerilen Okumalar/Materyaller	İlgili Araştırma Makaleleri.

Yarıyıl Aktiviteleri	Sayı	Katkı Payı %
Katılım
Laboratuvar / Uygulama	6	60
Arazi Çalışması
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
Portfolyo
Ödev
Sunum / Jüri Önünde Sunum
Proje	2	40
Seminer/Çalıştay
Sözlü Sınav
Ara Sınav
Final Sınavı
Toplam

Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı	8	100
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
Toplam

Yarıyıl Aktiviteleri	Sayı	Süre (Saat)	İş Yükü
Teorik Ders Saati (Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati)	16	3	48
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati (Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati)	16	2	32
Sınıf Dışı Ders Çalışması	15	4	60
Arazi Çalışması			0
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği			0
Portfolyo			0
Ödev			0
Sunum / Jüri Önünde Sunum			0
Proje	2	42	84
Seminer/Çalıştay			0
Sözlü Sınav			0
Ara Sınavlar			0
Final Sınavı			0
		Toplam	224

#	PÇ Sub	Program Yeterlilikleri / Çıktıları	* Katkı Düzeyi
#	PÇ Sub	Program Yeterlilikleri / Çıktıları	1	2	3	4	5
1	Alanında bilimsel araştırma yaparak uzmanlık duzeyinde bilgiye genislemesine ve derinlemesine ulasır, bilgiyi sistematik bir yaklasımla degerlendirir, yorumlar, uygular ve alanına yenilik getirecek ozgun bilgi uretir.		-	X	-	-	-
2	Elektrik ve Elektronik Muhendisliği alanında uygulanan guncel teknik ve yontemler ile bunların kısıtları hakkında uzmanlık duzeyinde kapsamlı bilgi sahibidir ve onları ozgun uygulamalarda kullanabilme becerisi gelismistir.		-	-	X	-	-
3	Belirsiz, sınırlı ya da eksik verileri kullanarak, bilimsel yontemlerle bilgiyi tamamlar ve uygular;degisik disiplinlere ait bilgileri bir arada kullanabilir ve ozgun cozumler gelistirir. Alanı ile ilgili calısmalarda arastırma yontemlerini ust duzeyde bir beceri ile kullanır.		-	-	-	X	-
4	Akademik arastırma alanının ve muhendislik mesleginin yeni ve gelismekte olan kuramlarının ve uygulamalarının farkındadır, ihtiyac duydugunda bunları inceler ve mevcut sonucları yeniden uretebilir duzeyde ogrenir.		-	-	-	X	-
5	Alanı ile ilgili kuramsal ve uygulamalı karmasık problemleri tanımlayabilir ve formule edebilir, cozmek icin ozgun yontemler gelistirir ve cozumlerde yenilikci yontemler uygular. Alanına yenilik getiren veya alanında yeni bir dusunce, yontem veya tasarım gelistirme ya da bilinen yontemleri yeni bir alana uygulayabilme biciminde ozgun calısmaları bagımsız olarak gerceklestirebilir.		-	-	-	-	X
6	Kuramsal ve uygulamalı alanlarda ozgun fikir ve yontemler gelistirir; karmasık sistem veya surecleri tasarlar ve tasarımlarında yenilikci/alternatif cozumler gelistirir.		-	-	X	-	-
7	Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı arastırmaları tasarlar ve uygular; bu surecte karsılasılan karmasık problemleri irdeler, cozumler ve sonuclarını surekli gelisimi gozetecek bicimde degerlendirir. Yeni ve karmasık dusuncelerin elestirel analizini, sentezini ve degerlendirmesini yapabilir.		-	-	-	X	-
8	Disiplin ici, cok disiplinli, disiplinler arası ve otesi takımlarda etkin bicimde calısabilir, bu tur takımlarda liderlik yapabilir ve karmasık durumlarda ozgun cozum yaklasımları gelistirebilir; bagımsız calısabilir ve sorumluluk alır.		-	-	X	-	-
9	Bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portfoyu C1 Genel Duzeyinde kullanarak, sozlu ve yazılı iletisim kurar.		-	-	X	-	-
10	Calısmalarının surec ve sonuclarını, o alandaki veya alan dısındaki ulusal ve uluslararası bilimsel ve teknolojik toplantılarda ve dergilerde, sistematik ve acık bir sekilde yazılı ve sozlu olarak aktarır. Bilginin genislemesine ve topluma yayılmasına katkıda bulunur.		X	-	-	-	-
11	Proje yonetimi ve is hayatı uygulamalarını bilir ve bunların muhendislik uygulamalarına getirdigi kısıtların farkındadır ve kısıtlar altında ozgun cozum uretmesini bilir. Bilimsel, teknolojik ve muhendislik arastırma ve gelistirme etkinliklerinin sonuclarını sosyal, cevresel, saglık, guvenlik ve hukuk boyutları cercevesinde degerlendirebilir. Alanı ile ilgili sosyal ilişkileri ve normları eleştirel bir bakıs acısıyla inceler, gelistirir ve gerektiginde degistirmeye yonelik girisimlerde bulunur.		X	-	-	-	-
12	Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması asamalarında, akademik ve mesleki tum etkinliklerde,toplumsal, bilimsel ve etik degerleri gozetir. Arastırma ve yayın etigi ilkelerine uygun davranır. Toplumsal, bilimsel, kulturel ve etik sorunların cozumune katkıda bulunur.		X	-	-	-	-

EEE 502 | Ders Tanıtım Bilgileri

HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI

DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ

YENİ GÜZELBAHÇE KAMPÜSÜMÜZ

KÜRESEL KARİYER

BİLİME KATKI

İNSANA DEĞER

TOPLUMA FAYDA