Programlama Dilleri
Uzaktan
Katılım
Türkçe
60
Devam koşulunu sağlamak.
03.11.2026-24.11.2026
28.11.2026-29.11.2026
1000
*• ESTÜ personeline ve 1. derece yakınlarına
*• ESTÜ mezunlarına
*• ESTÜ öğrencilerine
*• Şehit yakınlarına (1.derece)
*• Gazilere ve 1.derece yakınlarına
*• Engellilere %15 İndirim Uygulanır .
Machine Learning with MATLAB
Eğitim Programı
Dr. Öğr. Üyesi S. Mert Özer
Dr. Öğr. Üyesi S. Mert Özer
*Bu program, mesleki/kişisel gelişim amaçlıdır. Programdan başarılı olunması halinde sadece belgelendirme yapılmakta olup kesinlikle bir unvan ya da iş garantisi verilmemektedir.
*Minimum katılımcı sayısına ulaşılamaması durumunda bu program açılmayabilir. Bu durumda programa ilişkin ödenen ücret başvuru sahibine iade edilir.
Programın Amacı
Bu programın amacı; önlisans, lisans, lisansüstü öğrenciler, araştırmacılar ve akademisyenlerin MATLAB ortamında veri analizi ve makine öğrenmesi uygulamalarını gerçekleştirebilmeleri için gerekli temel bilgi ve becerileri kazandırmaktır. Katılımcıların veri aktarımı, vektör ve matris işlemleri ile veri tipleri konularını pekiştirmeleri, veri ön işleme (eksik verilerin tamamlanması, normalizasyon, aykırı değerlerin temizlenmesi) yöntemlerini uygulamaları ve makine öğrenmesinin temel kavramlarını öğrenmeleri hedeflenmektedir. Ayrıca, MATLAB’ın Classification Learner ve Regression Learner uygulamalarını kullanarak sınıflandırma ve regresyon problemlerini çözme becerisi kazanmaları amaçlanmaktadır.Hedef Kitle
Bu programa Eskişehir Teknik Üniversitesi bünyesindeki akademik personel, lisans ve lisansüstü (yüksek lisans, doktora) öğrencileri başvurabilir.Program Ön Koşulu
En az ön lisans veya lisans öğrenci olmak.
Program Ölçme Değerlendirme
-
Açıklamalar
DERS GÜN VE SAATLERİ:
28-29 KASIM 2026 (11.00-12.45 ARASI)
Ders Listesi
Eğitici: Dr. Öğr. Üyesi S. Mert Özer
Ders Gereksinimleri(donanım-yazılım vb.): Windows veya MacOS işletim sistemine ve MATLAB’ı çalıştırabilecek temel donanıma sahip bir bilgisayar ve MATLAB yazılım paketi (giriş, öğrenci, akademik veya profesyonel lisansa sahip). Ayrıca, ders sırasında etkileşimi sağlamak için mikrofon/kamera.
Ders Gün ve Saatleri:
28-29 KASIM 2026 (11.00-12.45 ARASI)
Ders İçeriği:
| # | Ders İçeriği |
|---|---|
| 1 | MATLAB’da Veri ile Çalışma ve veri ön işleme; |
| 2 | • Eksik verilerin tespiti ve tamamlama yöntemleri |
| 3 | • Normalizasyon, standardizasyon, aykırı değerlerin temizlenmesi |
| 4 | Makine Öğrenmesine Giriş; |
| 5 | • Makine öğrenmesinin temel kavramları: supervised/unsupervised, overfitting, training vs test |
| 6 | • En temel algoritmalara kısa bakış (k-NN, decision trees, linear regression) |
| 7 | MATLAB ile Classification; |
| 8 | • Classification Learner App’in özellikleri ve kullanımı |
| 9 | • Örnek uygulamalar |
| 10 | MATLAB ile Regression; |
| 11 | • Regression Learner App’in özellikleri ve kullanımı |
| 12 | • Örnek uygulamalar |