Yapay Zeka Ve Makine Öğrenmesi-12
Ders Tarihi Saati
09-13 Şubat 3
Ünite/Tema/Öğrenme Alanı
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)
Öğrenme Çıktısı (Kazanımlar)
Gözetimli Öğrenme algoritmalarını kullanarak makine öğrenmesini gerçekleştirir.
Süreç Bileşenleri(Kazanım Maddeleri)
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
Ölçme
Temrin Listesi
Etkinlik
Ders Tarihi Saati
02-06 Şubat 3
Ünite/Tema/Öğrenme Alanı
Konu (İçerik Çerçevesi)
2.4.7. Eşikleme ve Yarışmalı Sınıflandırma

2.4.8. R Kare ile Regresyon Modellerinin Değerlendirilmesi

2.4.9. Regresyon Uygulamaları
Öğrenme Çıktısı (Kazanımlar)
Regresyon Analizini ve yöntemlerini bilir.
Süreç Bileşenleri(Kazanım Maddeleri)
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
Ölçme
Temrin Listesi
Etkinlik
Ders Tarihi Saati
26-30 Ocak 3
Ünite/Tema/Öğrenme Alanı

Yarıyıl Tatili

Konu (İçerik Çerçevesi)
Yarıyıl Tatili
Öğrenme Çıktısı (Kazanımlar)
Yarıyıl Tatili
Süreç Bileşenleri(Kazanım Maddeleri)
Ortam ve Donanım
Öğretim Teknikleri
Ölçme
Temrin Listesi
Etkinlik
Ders Tarihi Saati
19-23 Ocak 3
Ünite/Tema/Öğrenme Alanı

Yarıyıl Tatili

Konu (İçerik Çerçevesi)
Yarıyıl Tatili
Öğrenme Çıktısı (Kazanımlar)
Yarıyıl Tatili
Süreç Bileşenleri(Kazanım Maddeleri)
Ortam ve Donanım
Öğretim Teknikleri
Ölçme
Temrin Listesi
Etkinlik
Ders Tarihi Saati
12-16 Ocak 3
Ünite/Tema/Öğrenme Alanı

Etkinlik Haftası

Konu (İçerik Çerçevesi)
Etkinlik Haftası
Öğrenme Çıktısı (Kazanımlar)
Etkinlik Haftası
Süreç Bileşenleri(Kazanım Maddeleri)
Ortam ve Donanım
Öğretim Teknikleri
Ölçme
Temrin Listesi
Etkinlik
Ders Tarihi Saati
05-09 Ocak 3
Ünite/Tema/Öğrenme Alanı
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
Öğrenme Çıktısı (Kazanımlar)
1. Dönem 2. Sınav
Regresyon Analizini ve yöntemlerini bilir.
Süreç Bileşenleri(Kazanım Maddeleri)
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
Ölçme
Temrin Listesi
Etkinlik
→ Enerji Tasarrufu Haftası
Ders Tarihi Saati
29 Aralık-02 Ocak 3
Ünite/Tema/Öğrenme Alanı
Konu (İçerik Çerçevesi)
2.4. REGRESYON ANALİZİ VE TÜRLERİ

2.4.1. Doğrusal ve Doğrusal Olmayan Regresyon

2.4.2. Basit Doğrusal Regresyon

2.4.3. Çoklu Doğrusal Regresyon 1.Dönem 2.Sınav
Öğrenme Çıktısı (Kazanımlar)
Regresyon Analizini ve yöntemlerini bilir.
Süreç Bileşenleri(Kazanım Maddeleri)
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
Ölçme
Temrin Listesi
Etkinlik