Merhaba Arkadaşlar,

BBG Proje notları girilmiştir. 

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1upNc75x6fWESosq7vSwYvgcvc6Av0j_3twodRG-xJmI/edit?usp=sharing

-1 ödevi teslim etmediğinizi, 0 ödevden puan almadığınızı, K ise ödevinizin kopya olarak değerlendirildiğini gösterir.

İtirazlarınız ve sorularınız için 15 Ocak Çarşamba 15:00'a kadar ytucebbg@gmail.com adresine mail gönderebilirsiniz.

Mail başlığını Ödev İsmi-Grup Bilgisi-Öğrenci No şeklinde yazmanız gerekmektedir örn: Ödev1-Gr1-21011056

Sınavlarınızda başarılar dilerim.

Veri yapıları ve algoritmalar dersi alan öğrenciler ödevler ilgili sorularını ve itirazlarını ytucs2019@gmail.com mail adresine gönderebilirler.

Merhaba Arkadaşlar,

Veri Yapıları Lab ve Proje notları girilmiştir. Grup-3 Proje notları da tamamlanınca duyurulacaktır.

İtiraz ve sorularınızı ytucs2019@gmail.com hesabına Salı günü saat 12.00'ye kadar atabilirsiniz. Notlarınız ders hocalarınıza gönderileceği için lütfen itiraz süresini dikkate alınız.

Not duyuru sayfası:

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1zsbP6r-RUdz4D5PFUd-c5_ndHoltSfJaeIbw4hO4Qvc/edit?usp=sharing

İyi çalışmalar dilerim.

17.05.2022 Yapısal Programlamaya Giriş Uygulama 4 kodları

11.05.2022 Tarihinde Gerçekleşecek Olan Veri Yapıları Labının Öğrenci Listesi

Ödevde Kullanıcağınız Örnek Dosya Aşağıdaki gibidir. Bu Dosyada ilk Sütun Ağırlıkları, İkinci ve Üçüncü Sütunlar ise Bu kenarın ait olduğu iki düğümü temsil etmektedir.

26.04.2022 Tarihinde Gerçekleşen Uygulama Kodları.

Veri Yapıları dersi için Lab ve Ödev Notları

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1zsbP6r-RUdz4D5PFUd-c5_ndHoltSfJaeIbw4hO4Qvc/edit?usp=sharing

Adresinden Duyurulacaktır.

Veri Yapıları ve Algoritmalar Lab 1 Listeleri

Merhaba Arkadaşlar,

Veri Yapıları uygulamaları D012 ve D010 dersliklerinde yapılacaktır. Uygun bulduğunuz derslikte uygulamaya katılabilirsiniz.

İlk uygulama 23.03.2022 tarihinde 12.00'de yapılacaktır.

Başarılar dilerim.

Ödev teslim kurallarına, İsimlendirme kurallarıyla ilgili uymanızı beklediğimiz uyarı ve önerileri ekledik.

Güncel hali ektedir.

2.Uygulamada anlatılan sunumu ve kodları ekteki dökümanda bulabilirsiniz.

İyi Çalışmalar

Merhaba Arkadaşlar,

Ofis saatlerim:

Salı 12:00 -16:00 

Çarşamba 08:00 - 12:00  arasındadır.

Dersler ve diğer konularla ilgili danışmak istediğinizde mail ile randevu alabilirsiniz.

Lütfen randevu almadan görüşmeye gelmeyiniz.

BLM2012 Nesneye Yönelik Programlama dersi uygulama ve laboratuvarı için duyuru ve dökümanların paylaşılacağı classroom linki aşağıdadır. 

Dersi alan tüm öğrencilerimizin katılması rica olunur.

Link: https://classroom.google.com/c/NTk0NjQ2ODYzODY5?cjc=sv2zeoh

BLM5134 - Pervasive and Mobile Computing - Syllabus

BLM1011 - Introduction to Computer Science - Syllabus

BLM3021 - Algorithm Analysis - Syllabus

Akademik danışmanı olduğum lisans öğrencilerinin benimle iletişim kurmaları gerekmektedir. İletişim bilgilerim aşağıda verilmiştir.

Dr.Mehmet Sıddık Aktaş

Ofis: D-031

e-mail: aktas@yildiz.edu.tr

Akademik danışmanı olduğum lisans öğrencilerinin benimle iletişim kurmaları gerekmektedir. İletişim bilgilerim aşağıda verilmiştir.

Dr.Mehmet Sıddık Aktaş

Ofis: D-031

e-mail: aktas@yildiz.edu.tr

Akademik danışmanı olduğum lisans öğrencilerinin benimle iletişim kurmaları gerekmektedir. İletişim bilgilerim aşağıda verilmiştir.

Dr.Mehmet Sıddık Aktaş

Ofis: D-031

e-mail: aktas@yildiz.edu.tr

Akademik danışmanı olduğum lisans öğrencilerinin benimle iletişim kurmaları gerekmektedir. İletişim bilgilerim aşağıda verilmiştir.

Dr.Mehmet Sıddık Aktaş

Ofis: D-031

e-mail: aktas@yildiz.edu.tr

Akademik danışmanı olduğum lisans öğrencilerinin benimle iletişim kurmaları gerekmektedir. İletişim bilgilerim aşağıda verilmiştir.

Dr.Mehmet Sıddık Aktaş

Ofis: D-031

e-mail: aktas@yildiz.edu.tr

Akademik danışmanı olduğum lisans öğrencilerinin benimle iletişim kurmaları gerekmektedir. İletişim bilgilerim aşağıda verilmiştir.

Dr.Mehmet Sıddık Aktaş

Ofis: D-031

e-mail: aktas@yildiz.edu.tr

Optimization-Regularization-Dropout-TransferLearning

HOG Features and interest points, corner detection

Rotation, Scaling and Translation

Jupyter Codes for HOG

Histogram of Oriented Gradient

Interest Point Detection

Corner Detection

Convolutional Neural Networks

Hough Transform

Hesse Normal Form

Hough Transform for circle Detection  with Python

Matematiksel Morfoloji

Thresholding and Mathematical Morphology

Edge Detection

Image Sharpening

3.Hafta

3.Hafta

Test Görüntüleri

İlk hafta - Derse Giriş

Ders Tanıtım Formu

Final ve Harf Notları

Veri Madenciliği ve Bilgi Keşfi-Notlar

Öneri Sistemleri

Market Sepeti Analiz ve Birliktelik Kuralları

Proje konusu seçenlerin listesi ektedir. 14Aralık da güncellenmiştir

K-means kümeleme

K-means kümeleme

K-means kümeleme 

Ödev teslimini online.yildiz.edu.tr üstünden ilgili dersin ödev bölümünden upload etmeniz gerekmektedir.

Jupyter'e başlarken faydalanabileceğiniz bir kaynak:

https://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/

K en yakın komşu

Uygulama Ödevi- Jupyter Notebook ile hazırlanacaktır. Ödev teslimini online.yildiz.edu.tr üstünden ilgili dersin ödev bölümünden upload etmeniz gerekmektedir.

Vize Sonuçları

Merhaba arkadaşlar,

Veri Madenciliği ve Bilgi Keşfi dersi kapsamında proje konusunda seçim yapmanız gerekmektedir.

Projede Veri Madenciliği  ile ilgili bir makale seçmeniz ve okuduğunuz makaleyi derinlemesine araştırıp özetlemeniz ve sınıfta anlatmanız gerekmektedir.

Makale seçimini Elsevier, IEEE veya Springer gibi tanınmış yayınevlerinin dergilerinden seçmelisiniz. Konferans bildirisi olmadığına emin olunuz!

İlgi alanınıza giren belirlediğiniz 3 makaleyi öncelik sırasında yazarak   2 Aralık Çarşamba gününe kadar svarli@yildiz.edu.tr adresinden bana iletmelisiniz. E-posta konusu olarak “Veri Madenciliği ve Bilgi Keşfi-Proje” yazmayı unutmayınız.

Sizden gelen önerileri inceleyip hangi makaleyi seçtiğimi en kısa zamanda size bildireceğim.

Okuduğunuz makale ile ilgili bir rapor hazırlayarak 26 Aralık Pazartesi günü saat 10:00’a  kadar bana e-posta ile göndermelisiniz.

Proje sunumları 26 Aralık ve 2 Ocak tarihlerinde yapılacaktır.

Başarılar,

Prof. Dr. Songül Varlı

Karar Ağaçları

Overfitting

Ders içeriği ve takvim

Veri İndirgeme - PCA (Priciple Component Analysis)

Veri indirgeme - 3. ve 4. Hafta

Veri Ön İşleme - 2.Hafta

16-Bilgiye Erişim

14-Bilgi Çıkarımı

13-Doküman Sınıflandırma

15-Görseller için Kısa İçerik Üretmek

12-Kelime İşleme Algoritmaları

10-Makine Öğrenmesi

11-Derin Öğrenme Mimarileri

Kelime Gösterilimleri

Dil Modelleri

-Doğal Dil İşleme Bilgi Düzeyleri_3

Doğal Dil İşleme Bilgi Düzeyleri_2

Düzenli İfadeler

2-Dilbiliminin Esasları

Gramer ve Diller

Doğal Dil İşleme Dersi 

Doğal Dil İşleme Bilgi Düzeyleri_1

Merhaba Arkadaşlar