MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ
Biyomedikal Mühendisliği
CE 322 | Ders Tanıtım Bilgileri
Dersin Adı |
Örüntü Tanıma
|
Kodu
|
Yarıyıl
|
Teori
(saat/hafta) |
Uygulama/Lab
(saat/hafta) |
Yerel Kredi
|
AKTS
|
CE 322
|
Güz/Bahar
|
3
|
0
|
3
|
5
|
Ön-Koşul(lar) |
Yok
|
|||||
Dersin Dili |
İngilizce
|
|||||
Dersin Türü |
Seçmeli
|
|||||
Dersin Düzeyi |
Lisans
|
|||||
Dersin Veriliş Şekli | - | |||||
Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri | Problem çözmeDeney / Laboratuvar / Atölye uygulamaAnlatım / Sunum | |||||
Dersin Koordinatörü | - | |||||
Öğretim Eleman(lar)ı | - | |||||
Yardımcı(ları) | - |
Dersin Amacı | Bu dersin odak noktası örüntü tanıma tekniklerinin teori ve uygulanmaları üzerinedir. Kapsanan konular arasında, makine ile örüntü sınıflandırılması, öznitelik çıkarma, nesne tanıma, Bayes karar teorisi, parametrik ve parametrik olmayan örüntü tanıma, denetimli ve denetimsiz örüntü tanıma konuları bulunmakta ve bu konulara genel bir bakış sunulmaktadır. |
Öğrenme Çıktıları |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
Ders Tanımı | Öğrenme ve adopsiyon, Bayes karar teorisi, ayırıcı fonksiyonlar, parametrik teknikler, maksimum olabilirlik tahmini, Bayes tahmini, yeterli istatistik, parametrik olmayan teknikler, doğrusal ayırtaç fonksiyonlar, algoritma bağımsız otomatik öğrenme, sınıflandırıcılar, denetimsiz öğrenme, gruplaştırma. |
|
Temel Ders | |
Uzmanlık/Alan Dersleri |
X
|
|
Destek Dersleri | ||
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri | ||
Aktarılabilir Beceri Dersleri |
HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI
Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
1 | Örüntü Tanımaya Giriş, Öğrenme ve Adopsiyon | Bölüm 1. Kısım 1.1-1.6. Duda, R.O. Hart, P.E. and Stork, D.G. Pattern Classification. Wiley-Interscience. 2nd Edition. 2001. |
2 | Bayes Karar Teorisi | Bölüm 2. Kısım 2.1-2.4. Duda, R.O. Hart, P.E. and Stork, D.G. Pattern Classification. Wiley-Interscience. 2nd Edition. 2001. |
3 | Ayırtaç Fonksiyonlar | Bölüm 2. Kısım 2.5,2.6, 2.9. Duda, R.O. Hart, P.E. and Stork, D.G. Pattern Classification. Wiley-Interscience. 2nd Edition. 2001. |
4 | Parametrik Teknikler: Maksimum Olabilirlik Tahmini ve Bayes Kestirimi, Yeterli İstatistikler | Bölüm 3. Kısım 3.1-3.7. Duda, R.O. Hart, P.E. and Stork, D.G. Pattern Classification. Wiley-Interscience. 2nd Edition. 2001. |
5 | Parametrik Olmayan Teknikler | Bölüm 4. Kısım 4.1-4.4. Duda, R.O. Hart, P.E. and Stork, D.G. Pattern Classification. Wiley-Interscience. 2nd Edition. 2001. |
6 | Doğrusal Ayırtaç Fonksiyonlar | Bölüm 5. Kısım 5.1-5.8. Duda, R.O. Hart, P.E. and Stork, D.G. Pattern Classification. Wiley-Interscience. 2nd Edition. 2001. |
7 | Ara-sınav | |
8 | Metrik Olmayan Yöntemler | Bölüm 8. Kısım 8.1-8.4. Duda, R.O. Hart, P.E. and Stork, D.G. Pattern Classification. Wiley-Interscience. 2nd Edition. 2001. |
9 | Algoritma-Bağımsız Otomatik Öğrenme | Bölüm 9. Kısım 9.1-9.3. Duda, R.O. Hart, P.E. and Stork, D.G. Pattern Classification. Wiley-Interscience. 2nd Edition. 2001. |
10 | Algoritma-Bağımsız Otomatik Öğrenme – Tekrar Örnekleme | Bölüm 9. Kısım 9.4,9.5. Duda, R.O. Hart, P.E. and Stork, D.G. Pattern Classification. Wiley-Interscience. 2nd Edition. 2001. |
11 | Algoritma-Bağımsız Otomatik Öğrenme – Sınıflandırıcılar | Bölüm 9. Kısım 9.6,9.7. Duda, R.O. Hart, P.E. and Stork, D.G. Pattern Classification. Wiley-Interscience. 2nd Edition. 2001. |
12 | Denetimsiz Öğrenme ve Gruplaştırma | Bölüm 10. Kısım 10.1-10.4. Duda, R.O. Hart, P.E. and Stork, D.G. Pattern Classification. Wiley-Interscience. 2nd Edition. 2001. |
13 | Denetimsiz Öğrenme ve Kümeleme | Bölüm 10. Kısım 10.5-10.9. Duda, R.O. Hart, P.E. and Stork, D.G. Pattern Classification. Wiley-Interscience. 2nd Edition. 2001. |
14 | Proje sunumları | |
15 | Dönemin gözden geçirilmesi | |
16 | Final Sınavı |
Ders Kitabı | Duda, R.O.Hart, P.E. and Stork, D.G. Pattern Classification. Wiley-Interscience. 2nd Edition. 2001. |
Önerilen Okumalar/Materyaller | Bishop, C. M. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer. 2007; Marsland, S. Machine Learning: An Algorithmic Perspective. CRC Press. 2009. (Also uses Python.); Theodoridis, S. and Koutroumbas, K. Pattern Recognition. Edition 4. Academic Press, 2008. |
DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ
Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Katkı Payı % |
Katılım | ||
Laboratuvar / Uygulama | ||
Arazi Çalışması | ||
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği | ||
Portfolyo | ||
Ödev |
1
|
10
|
Sunum / Jüri Önünde Sunum | ||
Proje |
1
|
20
|
Seminer/Çalıştay | ||
Sözlü Sınav | ||
Ara Sınav |
1
|
30
|
Final Sınavı |
1
|
40
|
Toplam |
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı |
3
|
60
|
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı |
1
|
40
|
Toplam |
AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU
Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Süre (Saat) | İş Yükü |
---|---|---|---|
Teorik Ders Saati (Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati) |
16
|
3
|
48
|
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati (Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati) |
16
|
0
|
|
Sınıf Dışı Ders Çalışması |
14
|
2
|
28
|
Arazi Çalışması |
0
|
||
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği |
0
|
||
Portfolyo |
0
|
||
Ödev |
1
|
10
|
10
|
Sunum / Jüri Önünde Sunum |
0
|
||
Proje |
1
|
20
|
20
|
Seminer/Çalıştay |
0
|
||
Sözlü Sınav |
0
|
||
Ara Sınavlar |
1
|
20
|
20
|
Final Sınavı |
1
|
24
|
24
|
Toplam |
150
|
DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ
#
|
Program Yeterlilikleri / Çıktıları |
* Katkı Düzeyi
|
||||
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
||
1 | Matematik, Fen Bilimleri ve Biyomedikal Mühendisliği konularında yeterli bilgi sahibidir; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanır. |
X | ||||
2 | Karmaşık Biyomedikal Mühendisliği problemlerini saptar, tanımlar, formüle eder ve çözer; bu amaca uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçer ve uygular. |
X | ||||
3 | Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlar; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygular. |
X | ||||
4 | Biyomedikal Mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirir, seçer ve kullanır. |
X | ||||
5 | Karmaşık Biyomedikal Mühendisliği problemlerinin veya araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlar, deney yapar, veri toplar, sonuçları analiz eder ve yorumlar. |
X | ||||
6 | Biyomedikal Mühendisliği disiplini içinde ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışır; bireysel çalışma sergiler. |
X | ||||
7 | Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurar; etkin rapor yazar ve yazılı raporları anlar, tasarım ve üretim raporları hazırlar, etkin sunum yapar, açık ve anlaşılır talimat verir ve alır. |
|||||
8 | Biyomedikal Mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi sahibidir; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçlarının farkındadır. |
|||||
9 | Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilincine sahiptir; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi sahibidir. |
X | ||||
10 | Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi sahibidir; girişimcilik, yenilikçilik hakkında bilinçlidir; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi sahibidir. |
|||||
11 | Bir yabancı dili kullanarak Biyomedikal Mühendisliği ile ilişkili konularda, bilgi toplar ve meslektaşları ile iletişim kurar. |
|||||
12 | İkinci yabancı dili orta düzeyde kullanır. |
|||||
13 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilincindedir; bilgiye erişir, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izler ve kendini sürekli yeniler; insanlık tarihi boyunca oluşan bilgi birikimini Biyomedikal Mühendisliği alanıyla ilişkilendirir. |
X |
*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest
HABER |TÜM HABERLER
Öğrencilerimiz ile THI Medikal Firmasına Teknik Gezi
Biyomedikal mühendisliği öğrencileri THI medikal firmasına ziyarette bulundu.
Dermoskopik Görüntülerden Melanom Tespiti çalışması ödül aldı
Öğrencilermizin, melanom (Cilt Kanseri) tespitine erken teşhis sağlayan projesi ödül almaya hak kazandı.
İspanya Universidad Jaume Üniversitesi ile Biyomedikal Mühendisliği Erasmus Anlaşması Yapıldı
Universidad Jaume ile Biyomedikal Mühendisliği için yapılacak anlaşma için imza süreçleri tamamlanmış bulunmaktadır. Öğrencilerimiz bir sonraki açılacak Erasmus Öğrenim hareketliliğinde bu üniversiteyi
İzmir Ekonomi Üniversitesi Medical Point Hastanesi Klinik Mühendisi Semineri
İzmir Ekonomi Üniversitesi Medical Point Hastanesi Biyomedikal Müdürlüğü departmanı tarafından Klinik Mühendisliği dersi kapsamında öğrencilerimize mesleki gelişimlerine katkı sağlayacak sunum gerçekleştirildi.
İş Sağlığı ve Güvenliği Semineri
BME 318 dersi kapsamında Biyomedikal Mühendisliği öğrencilerine Üniversitemiz İş Sağlığı ve Güvenliği Uzmanı Sayın Büşra BÖLCECİ YILMAZ tarafından İş Sağlığı ve Güvenliği
An Oligonucleotide Story by Assoc. Prof. Dr. Osman DOLUCA
İzmir Katip Çelebi Üniversitesi Biyomedikal Topluluğunun düzenlediği Biyomed sempozyumu kapsamında bölüm başkanımız Sayın Doç. Dr. Osman Doluca "An Oligonucleotide Story" başlıklı bir
Tıp Teknolojileri Kongresi’ne ‘İzmir Ekonomi’ Damgası
Biyomedikal ve klinik mühendisliği alanındaki son gelişmelerin değerlendirildiği ‘2022 Tıp Teknolojileri Kongresi’, İzmir Ekonomi Üniversitesi (İEÜ) Biyomedikal Mühendisliği Bölüm Başkan Vekili Prof.
Denizel Mikroalglerin Nanoteknolojide Kullanım Potansiyeli" Konulu Çevrimiçi Seminer
Biyomedikal Mühendisliği Bölümü Öğretim Elemanı, Öğr. Gör. Dr. Gülizar ÇALIŞKAN BİLGİN, 26 Mayıs 2022 Perşembe günü "Denizel Mikroalglerin Nanoteknolojide Kullanım Potansiyeli" konulu çevrimiçi seminer vermiştir.