11E Yapay Zeka Dersi Not Çizelgesi

 Konu Anlatım Puan  Ölçeği
isim Anlatım Sunu Dosyası Ek Video Ek Resim (En az 10 adet) Konu Hakkında Soru (10 adet) Süre Toplam
  20 20 10 20 20 10  
İrem 10 20 10 20 20 10 90

 

 

 

Konu Paylaşımı
No Ad Soyadı  
500 İrem A. 1. Yapay Zekâya Giriş / 1.2.1. Veri Seti [14/27]
501 Berra 1.2.2. Açık Veri Setleri / 1.2.3. NumPy Kütüphanesi [28/43]
547 Emre T. 1.2.4. Pandas Kütüphanesi1.2.4. Pandas Kütüphanesi (devamı) [44/54]
573 Mustafa Enes T. 55-69 / 1.2.5. Veri Görselleştirme / 2.1.1. Makine Öğrenmesi
576 Bükre E. 70-83 / 2.1.2. Makine Öğrenmesi Türleri / 2.2. Makine Öğrenmesi ile İlgili Kütüphaneler (başlangıcı)
586 Eren K. 84-99 / 2.2.1. SciPy Kütüphanesi / 2.2.2.2. Seaborn ile Veri Görselleştirme
630 Yusuf G. 100-118 / 2.2.3. Scikit-learn / 2.2.3.2. Makine Öğrenmesi Süreci (devamı)
640 Ghaith K. 119-126 / 2.3. Makine Öğrenmesi için Kullanılan Algoritmalar / 2.4.4. Polinominal Regresyon
643 Tugay K. 127-140 / 2.4.5. Lojistik Regresyon / 2.4.9. Regresyon Uygulamaları
647 Cem E. K. 141-154+ / 2.5. Diğer Gözetimli Öğrenme AlgoritmalarıÖlçme ve Değerlendirme (kitabın sonuna kadar)
Mini Sınavlar
No Ad Soyadı
500 İrem A.
501 Berra
547 Emre T.
573 Mustafa Enes T.
576 Bükre E.
586 Eren K.
630 Yusuf G.
640 Ghaith K.
643 Tugay K.
647 Cem E. K.
 
Ödev Konuları
  Tarih Konu
Ö1 25.09 Anaconda kurulumu ile ilgili video hazırlayınız.
U1 02.10 Colab Kurulum ve ilk kod videosunu hazırlayınız.
O2 09.10 numpy dizi seçim kodlarından 10 tane örnek sunu hazırlayınız.
Uygulamalar
No Ad Soyadı U1 S1
500 İrem A. 100 65-20K
501 Berra 100 100
547 Emre T. 80 100
573 Mustafa Enes T. 100 Y
576 Bükre E. 100 Y
586 Eren K. 100 40-20Ç-40Küfür
630 Yusuf G. 100 70
640 Ghaith K. 100 75
643 Tugay K. Y 100
647 Cem E. K. M 40
 
Derse Geç Gelenler / Gelmeyenler
         
         
         
         
         

 

Yükleniyor...
Yükleniyor...