Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
---|---|---|---|---|---|
Sinyal ve Görünrü Analitiği | VBA 305 | 5 | 3 + 0 | 3 | 5 |
Ön Koşul Dersleri | ||
Önerilen Seçmeli Dersler | ||
Dersin Dili | Türkçe | |
Dersin Seviyesi | Lisans | |
Dersin Türü | Zorunlu | |
Dersin Koordinatörü | Arş.Gör. YASİN ALTUNBAŞAK | |
Dersi Verenler | ||
Dersin Yardımcıları | ||
Dersin Kategorisi | Diğer | |
Dersin Amacı | ||
Dersin İçeriği |
|
# | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
---|---|---|---|
1 | Ayrık zamanlı sinyallerin temel kavramlarını bilir. | ||
2 | Sayısal sinyal işleme ve görüntü işlemenin temel kavramlarını bilir ve anlar. | ||
3 | Programlama dillerini kullanarak uygulama gerçekleştirir. | ||
4 | Elde edilen sonuçları eleştirel bir şekilde analiz eder. |
Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
---|---|---|
1 | Ayrık zamanlı sinyaller ve sistemler | |
2 | Ayrık Fourier dönüşümü | |
3 | Hızlı Fourier dönüşümü | |
4 | Konvolüsyon | |
5 | Dalgacık dönüşümü | |
6 | Veri elde etme | |
7 | Sayısal filtreler | |
8 | Sayısal görüntü işlemeye giriş | |
9 | Görüntü zenginleştirme | |
10 | Görüntü restorasyonu | |
11 | Renk uzayları | |
12 | Görüntü sıkıştırma | |
13 | Görüntü bölütleme | |
14 | Görüntü analizi |
Kaynaklar | |
---|---|
Ders Notu | |
Ders Kaynakları |
Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
1 | Veri Biliminde matematik konusunda yeterli bilgi birikimine ve bu alandaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık veri bilimi problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisine sahiptir. | ||||||
2 | Bilimsel araştırma yapabilme yeteneği ile elde edilen bilgiyi derinlemesine analiz edebilir ve yorumlayabilir | ||||||
3 | Analitik, modelleme ve deneysel araştırmaların tasarlanması ve uygulanması konusunda yetkinliğe; karmaşık veri setlerini analiz etme ve yorumlama yeteneğine sahiptir | ||||||
4 | Eksik veya kısıtlı veri setleriyle çalışarak bilgiyi tamamlayabilir ve farklı disiplinlerden gelen bilgileri entegre edebilir | ||||||
5 | Veri bilimi ve analitiği problemlerini tanımlama ve çözme becerisi için gerekli programlama becerisine sahiptir | ||||||
6 | Çok disiplinli takımlarda liderlik yapabilme, karmaşık problemlere yönelik çözüm stratejileri geliştirebilme, sorumluluk alma ve takım çalışmasına katkı sağlama becerisine sahiptir | ||||||
7 | Yenilikçi fikirler ve yöntemler geliştirme kabiliyetine; veri bilimi ve analitiği alanında veri işleme süreçlerinde yeni yaklaşımlar ortaya koyabilme becerisine sahiptir | ||||||
8 | Gereksinim duyulan veri ve bilgileri tanımlama, erişme ve değerlendirme, veri yönetimi ve analitiği alanında yetkindir. | ||||||
9 | Veri bilimi ve analitiği alanındaki güncel gelişmeleri takip edebilir, öğrenme ve yeni teknolojileri hızlı bir şekilde adapte edebilir | ||||||
10 | Yapılan çalışmaların sonuçlarını etkili bir şekilde aktarabilir ve teknik ve karmaşık konuları anlaşılır bir şekilde sunabilir | ||||||
11 | Veri bilimi ve analitiği uygulamalarının sosyal ve çevresel etkilerinin farkındadır ve bu bağlamda uyum sağlayabilir | ||||||
12 | Veri toplama, analiz etme ve raporlama süreçlerinde toplumsal, bilimsel ve etik değerler hakkında bilgi sahibidir; etik ilkeleri gözetir ve toplumun faydasını ön planda tutar |
# | Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı | PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | PÇ 11 | PÇ 12 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | Ayrık zamanlı sinyallerin temel kavramlarını bilir. | ||||||||||||
2 | Sayısal sinyal işleme ve görüntü işlemenin temel kavramlarını bilir ve anlar. | ||||||||||||
3 | Programlama dillerini kullanarak uygulama gerçekleştirir. | ||||||||||||
4 | Elde edilen sonuçları eleştirel bir şekilde analiz eder. |
Değerlendirme Sistemi | |
---|---|
Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
1. Ödev | 5 |
2. Ödev | 5 |
3. Ödev | 5 |
4. Ödev | 5 |
1. Ara Sınav | 20 |
Toplam | 40 |
1. Final | 0 |
Toplam | 0 |
AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
---|