• Temel bilgiler
• Öğrenme çıktıları
• İçerik
• Değerlendirme
• İş yükü

Öğrenme çıktıları

Bu dersi başarıyla tamamlayan öğrenciler, şu yetilere sahip olurlar:

1. Veri yığınlarındaki faydalı ve faydasız bilgiyi ayırt edebilmek

   Program Çıktılarına Katkıları

   1. Biyoinformatik ve Sistem Biyolojisi alanlarındaki temel ve ileri düzey kavramları tanımlamak ve uygulamak
   2. Farklı disiplinlere ait kavramlar arasında bağlantı kurarak bu alanlardaki bilimsel araştırmaları yorumlayıp analiz etmek

   Değerlendirme Tipi

   1. Yazılı sınav
   2. Ödev
2. Veri içerisinde yer alan gizli bilgi, örüntü ve kuralların tespit edebilmek

   Program Çıktılarına Katkıları

   1. Biyoinformatik ve Sistem Biyolojisi alanlarındaki temel ve ileri düzey kavramları tanımlamak ve uygulamak

   Değerlendirme Tipi

   1. Yazılı sınav
   2. Ödev
   3. Seminer/sunum
3. Veri madenciliği metodlarının performansını ve elde edilen sonuçlarını analiz edebilmek

   Program Çıktılarına Katkıları

   1. Biyoinformatik ve Sistem Biyolojisi alanlarındaki temel ve ileri düzey kavramları tanımlamak ve uygulamak

   Değerlendirme Tipi

   1. Ödev
4. Verinin nasıl anlaşılır hale getirilebileceği yöntemin adımlarını listeleyebilmek

   Program Çıktılarına Katkıları

   1. Biyoinformatik ve Sistem Biyolojisi alanlarındaki temel ve ileri düzey kavramları tanımlamak ve uygulamak

   Değerlendirme Tipi

   1. Yazılı sınav
   2. Ödev
5. Doğal dil işlemede kullanılan istatistiksel metodları listeleyebilmek.

   Program Çıktılarına Katkıları

   1. Biyoinformatik ve Sistem Biyolojisi alanlarındaki temel ve ileri düzey kavramları tanımlamak ve uygulamak

   Değerlendirme Tipi

   1. Yazılı sınav
   2. Ödev
6. Doğal dil işleme tekniklerini gerçek dünya problemlerine uygulayabilmek.

   Program Çıktılarına Katkıları

   1. Biyoinformatik ve Sistem Biyolojisi alanlarındaki temel ve ileri düzey kavramları tanımlamak ve uygulamak

   Değerlendirme Tipi

   1. Yazılı sınav
   2. Ödev
7. Bioenformatik için optimizasyon tekniklerini anlama

   Program Çıktılarına Katkıları

   1. Biyoinformatik ve Sistem Biyolojisi alanlarındaki temel ve ileri düzey kavramları tanımlamak ve uygulamak

   Değerlendirme Tipi

   1. Yazılı sınav
   2. Ödev

İçerik
1. hafta:	Giriş
2. hafta:	Veri, keşif
3. hafta:	Yapay zekada arama ve çıkarım
4. hafta:	Sınıflandırma teknikleri
5. hafta:	Kümeleme teknikleri
6. hafta:	Birliktelik kuralları ve boyut düşürme yöntemleri
7. hafta:	Vize
8. hafta:	Bioenformatik için optimizasyon metodlarına giriş, Sezgisel optimizasyon
9. hafta:	Optimizasyon Metodları II: Bioenformatikte genetik algoritmalar
10. hafta:	Vektör semantikleri
11. hafta:	Dil modelleri
12. hafta:	Doğal dil işleme teknikleri
13. hafta:	Biyoenformatik uygulamaları (makale sunma)
14. hafta:	Biyoenformatik uygulamaları (makale sunma)
15. hafta*:	-
16. hafta*:	-
Ders kitapları ve materyaller:	Data Mining: Concepts and Techniques, 3rd Edition, By Han, Jiawei, Kamber, Micheline, 2012. Artificial Intelligence: A Modern Approach, 3rd Edition, Stuart Russell, Peter Norvig, 2010. Speech and Language Processing, 3rd Edition, Daniel Jurafsky, James H. Martin, Prentice Hall, 2017
Önerilen kaynaklar:	yok
	* 15. ve 16. haftalar arası final sınavına hazırlık haftası bulunmaktadır.

Değerlendirme
Değerlendirme tipi	Hafta numarası	Ağırlık (%)
Ara sınavlar (Vizeler):	7	30
Dönem içi diğer çalışmalar:		0
Proje:		0
Ödev:	3,6,9,12	35
Kısa sınav (Quiz):		0
Final sınavı:	16	35
	Toplam ağırlık:	(%)

İş yükü
Etkinlik	Süre (Haftalık saat)	Toplam hafta sayısı	Dönem boyu toplam iş yükü
Dersler (Yüz yüze öğretme):	3	14
Ders dışı bireysel çalışma:	3	14
Uygulama, Rehberli problem çözme:	0	0
Ödev:	8	8
Dönem projesi:	0	0
Dönem projesi sunumu:	0	0
Kısa sınav (Quiz):	0	0
Ara sınav için bireysel çalışma:	12	1
Ara sınav (Vize):	1	1
Final sınavı için bireysel çalışma:	20	1
Final sınavı:	2	1
		Toplam işyükü:
		Toplam AKTS kredisi:	*
	* AKTS kredisi, toplam iş yükünün 25'e bölümüdür. (1 AKTS = 25 saatlik iş yükü)