Akademik Veri Yönetim Sistemi
Bu ders, yapay zeka, makine öğrenmesi ve derin öğrenme konularına odaklanarak su bilimleri alanında uygulamalarını ele almaktadır. Dersin içeriği aşağıdaki konuları kapsamaktadır:
Yapay zekâ ve makine öğrenmesi temelleri
Python programlama diline giriş ve veri manipülasyonu
Denetimli öğrenme algoritmaları: Doğrusal modeller, karar ağaçları, K-En Yakın Komşu (KNN), destek vektör makineleri (SVM), Naive Bayes
Derin öğrenme ve yapay sinir ağları
Evrişimli sinir ağları (CNN) ve görüntü sınıflandırması
Rekurrent sinir ağları (RNN) ve metin işleme
Uzun Kısa Vadeli Hafıza (LSTM) ağları ve zaman serisi analizi
Derin doğrusal modeller ve otomatik kodlayıcılar
Takviyeli öğrenme ve transfer öğrenme
Yapay zeka etiği ve sorunları
Bu ders, öğrencilere su bilimleri alanında yapay zeka ve makine öğrenmesi tekniklerini anlama, uygulama ve bu teknikleri projelerde kullanma becerilerini kazandırmayı hedeflemektedir.
Dersin Öğretim Yöntemleri:
Ders anlatımları: Konuyla ilgili temel bilgilerin aktarılması için ders anlatımları yapılacaktır.
Görsel materyaller: Örnekler, grafikler, ve slaytlar gibi görsel materyaller kullanılarak konular daha iyi anlaşılacaktır.
Örnek uygulamalar: Öğrenilen konuların pratik olarak uygulanması için örnekler ve uygulamalar yapılacaktır.
Grup çalışmaları: Öğrenciler, gruplar halinde belirli projeler ve problemler üzerinde çalışarak işbirliği ve problem çözme becerilerini geliştireceklerdir.
Proje tabanlı öğrenme: Öğrencilerin yapay zeka ve makine öğrenmesi tekniklerini gerçek dünya projelerine uygulamalarını sağlayacak projeler üzerinde çalışacaklardır.
Tartışmalar ve soru-cevap: Öğrencilerin konularla ilgili sorularını sormaları ve tartışmalar yapmaları teşvik edilecektir.
Ödevler ve sınavlar: Öğrencilerin öğrenmelerini değerlendirmek için ödevler ve sınavlar verilecektir.