Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Ders Notları
Kaynaklar - Yapay Zekâ Araştırma İnisiyatifi. ▻ Yapay zeka. Bu ders notunun hazırlanmasında Dr. Genel. Makine öğrenmesi ders notları pdf. Makine öğrenmesi yapay zeka sistemlerinin kendi kendine öğrenmesini ifade etmektedir [Hidayet Takçı; Makine Öğrenmesi Ders Notları]. Uçan Oto : Python ile derin öğrenme | Tensorflow keras ders notları. Makine Öğrenmesi Ders Notları. Makine öğrenimi ve yapay zeka arasındaki farkın ne Yapay Zeka vize çalışma soruları Pamukkale Üniversitesi Yapay Zeka Ders Notları. Yapay zeka ders notları - Soposh. Makine öğrenme ve yapay zeka yöntemlerinin teorik temellerini öğreterek örüntü tanıma problemlerinde kullanma becerisi kazandırmak. Mekatronik Mühendisliği Uygulamalarında Yapay Zekâ . Bu dersi başarıyla Boyut: Mb Yapay Zeka Ders Notları 02 | Yapay Sinir Ağları Biz nasıl Yapay zeka tarihi ve geçerli durumu; makine öğrenmesi: nedir ve 13), Yapay Zekâ Uygulamalarında Kullanılan Programlar, Ders Notları. Ders Notları - Samsun - OMÜ - Akademik Veri Yönetim Sistemi. Makine Öğrenmesine Giriş (Machine Learning – ML) - Siskon. IES 503 | Ders Tanıtım Bilgileri - Lisansüstü Eğitim Enstitüsü. Makine öğrenimi ve yapay zeka arasındaki farkın ne Yapay Zeka vize çalışma soruları Pamukkale Üniversitesi Yapay Zeka Ders Notları. Ders Genel Tanıtım Bilgileri - İSTİNYE ÜNİVERSİTESİ. Makine Öğrenmesi Dersi Vize ve Final Soruları. Makine Öğrenmesi Dersi Vize ve Final Soruları. 6) Yapay Zeka ile diğer analitik yöntemler ve makine öğrenmesi, uzman sistemler vb. Ders 1 - Makine Öğrenmesinin Felsefesi ve Bulunuşu - YouTube. ▻ Deep belief networks ve uygulamaları. Makine öğrenmesi ders notları pdf - Akıllı matematik atölyem 6 sınıf pdf. yöntemler Yapay Zeka Ders Notları. Makine öğrenmesi ders notları pdf - Akıllı matematik atölyem 6 sınıf pdf. Ders Programı. Makine Öğrenmesi Ders Notları, Bu derste Makine Öğrenmesini (Machine Learning) terimlerini işledik. Derin Öğrenme - Süleyman Öğrekçi. Hafta, Makine öğreniminin kısa bir tarihi, Yapay zeka, makine öğrenimi ve Yapay sinir ağlarının dişlileri: tensör işlemleri,, ders notları ilgili bölüm. Makine öğrenmesinin geçerli durumuna girişi sağlamaktır. Faydalı Kaynaklar - Yapay Zeka ~ YEmreAk. Yapay Zeka • Assoc. Prof. Dr. Murat BEKEN. Yapay Zekâ - Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi. Uçan Oto : Python ile derin öğrenme | Tensorflow keras ders notları. MIT Press. Bu dersi başarıyla Boyut: Mb Yapay Zeka Ders Notları 02 | Yapay Sinir Ağları Biz nasıl Yapay zeka tarihi ve geçerli durumu; makine öğrenmesi: nedir ve 13), Yapay Zekâ Uygulamalarında Kullanılan Programlar, Ders Notları. Stanford CS 229 Makine Öğrenmesi ders notlarından oluşturulmuş gözetimli Bu yüzden bu not defteri bir sözlük gibi de kullanabileceğiniz bir kaynak olma Özelikle insansı robotlarla birlikte yapay zekâ ve yapay sinir ağları çalışmaları Ders Notları, https://ekbl. Genel. Yapay Sinir Ağları ve Yapay Zekâ'ya Genel Bir Bakış - DergiPark. Kursun içeriğini anlatan ders notları (ingilizce) Türkçe ☪ Yapay Zeka Kaynakları Popüler Makine Öğrenimi Algoritmaları ve Açıklamaları. Yapay zeka ders notları - Soposh. Ders Programı. Our department is very strong and has been the leader in the country in this Dersler BİL441 Yapay Zeka (TS 7). AMASYALI Yapay Zeka Ders Notları - ppt indir - SlidePlayer. Genel. Yapay Zeka Ders Notları 01 | Yeni Bir Yazı Serisine Başlıyorum! - Medium. Makine öğrenmesi ders notları pdf - I. Artificial Intelligence and Machine Learning Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi. Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; 3), Kapsam ve Yöntemleri ile Yapay Zeka- Makine Öğrenmesi, Derin Öğrenme Ders Notları / Kitaplar:. Artificial Intelligence and Machine Learning Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi. Yapay Zeka, Makine Derste, temel yapay zeka soruları ve unsurları incelenecek ve ana teknikler 6, Kısıt Sağlama Problemleri & Özel konular: Makine Öğrenmesi 3), Robotik Sistemler, Ders notları. Mekatronik Mühendisliği Uygulamalarında Yapay Zekâ . Genel. Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Bilginin her geçen gün büyümesi, makinelerin hayatımızdaki değeri ve bize sağlayacağı kolaylıkların yeni trendler ile artması Makine Öğrenmesi(Machine Learning) ve Derin Öğrenme Nedir?Restricted Boltzmann makinesi ve uygulamaları. Yapay Zeka Ders Notları 01 | Yeni Bir Yazı Serisine Başlıyorum! - Medium. Faydalı Kaynaklar - Yapay Zeka ~ YEmreAk. wordpres/2023/09/ys ders notları platformu. wordpres/2023/09/ys ders notları platformu. MAKİNE ÖĞRENMESİ – MACHINE LEARNING - Mekteb-i Endüstri. Ders Programı. Ders Genel Tanıtım Bilgileri - İSTİNYE ÜNİVERSİTESİ. TBF488 - Başkent Üniversitesi | Bilgi Paketi. Yapay Zeka, Makine Derste, temel yapay zeka soruları ve unsurları incelenecek ve ana teknikler 6, Kısıt Sağlama Problemleri & Özel konular: Makine Öğrenmesi 3), Robotik Sistemler, Ders notları. Hafta 1. Makine öğrenmesi giriş - Doç. Dr. Hidayet Takcı. Bu ders notunun hazırlanmasında Dr. Yapay zeka ders notları - mng kargo bursa bölge müdürlüğü. Hafta 1. Makine öğrenmesi giriş - Doç. Dr. Hidayet Takcı. MIT Press. Nişantaşı Üniversitesi Bilgi Paketi / Ders Kataloğu. Makine Öğrenmesine Giriş (Machine Learning – ML) - Siskon. Genetik Algoritma. Makine Öğrenmesi. Nişantaşı Üniversitesi Bilgi Paketi / Ders Kataloğu. Yapay zeka tarihi ve geçerli durumu; makine öğrenmesi: nedir ve neden (ders notları) https://yapayzek/yapay-zeka-makine-ogrenmesi-ve-derin-ogrenme-arasindaki-fark- nedir/. Yapay zeka tarihi ve geçerli durumu; makine öğrenmesi: nedir ve neden (ders notları) https://yapayzek/yapay-zeka-makine-ogrenmesi-ve-derin-ogrenme-arasindaki-fark- nedir/. Ders Genel Tanıtım Bilgileri - İSTİNYE ÜNİVERSİTESİ. Genel. Makine öğrenimi ve yapay zeka arasındaki farkın ne Yapay Zeka vize çalışma soruları Pamukkale Üniversitesi Yapay Zeka Ders Notları. Ders Genel Tanıtım Bilgileri - İSTANBUL TOPKAPI ÜNİVERSİTESİ. Yapay Zekâ - Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi. Şimdi : Külliyat(Corpus)-tabanlı, Đstatistiki, Makine Öğrenmesi Kullanan. Şimdi : Külliyat(Corpus)-tabanlı, Đstatistiki, Makine Öğrenmesi Kullanan. Makine öğrenme ve yapay zeka yöntemlerinin teorik temellerini öğreterek örüntü tanıma problemlerinde kullanma becerisi kazandırmak. Makine Öğrenmesi Yöntemleri ile Duygu Analizi - Sentiment Analysis with Machine Learning Techniques. Yapay Sinir Ağları birinci ödev sınavı sanal kampüs üzerinden verilmiş olup ödevler sanal kampüs üzerinden teslim edilecektir. Yapay Zeka Ders Notları 01 | Yeni Bir Yazı Serisine Başlıyorum! - Medium. Yapay zeka ders notları - mng kargo bursa bölge müdürlüğü. Makine öğrenmesi vize soruları. Yapay Zekâ - Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi. ▻ Deep belief networks ve uygulamaları. Yapay Zeka Ders Notları 01 | Yeni Bir Yazı Serisine Başlıyorum! - Medium. Akış Makine Öğrenmesi nedir? Günlük Hayatımızdaki Uygulamaları Verilerin Sayısallaştırılması Özellik Belirleme Özellik Seçim Metotları Bilgi Kazancı Yapay zeka, makine öğrenmesi, sinir ağları, derin öğrenme gibi terimler önce hiç bir teknik yazı okumadıysanız bu ders notları size hitap edecektir, Önce : Yapay Zeka Tabanlı, Tam olarak anlama. Uçan Oto : Python ile derin öğrenme | Tensorflow keras ders notları. MIT563 Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi. Ders Tanım ve Uygulama Bilgileri - Çorlu Mühendislik Fakültesi. 14), Yapay Zekâ Uygulamalarında Kullanılan Programlar Makine Öğrenmesi. Artificial Intelligence and Machine Learning Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi. Ders notları: sorusuyla makine öğrenmesi kavramı ortaya çıkmış, Bilgisayar Bilimci ve Bilişsel Bilimci “John McCarthy” tarafından “Yapay Zekâ” terimi ilk kez düzenlenen . Bu dersi başarıyla Boyut: Mb Yapay Zeka Ders Notları 02 | Yapay Sinir Ağları Biz nasıl Yapay zeka tarihi ve geçerli durumu; makine öğrenmesi: nedir ve 13), Yapay Zekâ Uygulamalarında Kullanılan Programlar, Ders Notları. Makine Öğrenmesine Giriş (Machine Learning – ML) - Siskon. Hafta, Makine öğreniminin kısa bir tarihi, Yapay zeka, makine öğrenimi ve Yapay sinir ağlarının dişlileri: tensör işlemleri,, ders notları ilgili bölüm. Ders Genel Tanıtım Bilgileri - İSTİNYE ÜNİVERSİTESİ. Makine öğrenmesinin geçerli durumuna girişi sağlamaktır. Yapay Sinir Ağları birinci ödev sınavı sanal kampüs üzerinden verilmiş olup ödevler sanal kampüs üzerinden teslim edilecektir. Makine öğrenmesi ders notları pdf. Makine Öğrenmesi Dersi Vize ve Final Soruları. Hafta, Makine öğreniminin kısa bir tarihi, Yapay zeka, makine öğrenimi ve Yapay sinir ağlarının dişlileri: tensör işlemleri,, ders notları ilgili bölüm. Makine öğrenimi ve yapay zeka arasındaki farkın ne Yapay Zeka vize çalışma soruları Pamukkale Üniversitesi Yapay Zeka Ders Notları. 5. D. Yapay Sinir Ağları birinci ödev sınavı sanal kampüs üzerinden Dersin en sonunda ise makine öğrenmesi konularına çok yüzeysel bir giriş yapılıp tahmin etme, sınıflandırma ve Bayes Teoremi konuları görülecektir. Makine öğrenmesi yapay zeka sistemlerinin kendi kendine öğrenmesini ifade etmektedir [Hidayet Takçı; Makine Öğrenmesi Ders Notları]. Akış Makine Öğrenmesi nedir? Günlük Hayatımızdaki Uygulamaları Verilerin Sayısallaştırılması Özellik Belirleme Özellik Seçim Metotları Bilgi Kazancı Yapay zeka, makine öğrenmesi, sinir ağları, derin öğrenme gibi terimler önce hiç bir teknik yazı okumadıysanız bu ders notları size hitap edecektir, Önce : Yapay Zeka Tabanlı, Tam olarak anlama. Makine Öğrenmesi Yöntemleri Temel bilgi teknolojileri 1 ( BİL101U) ders notu içeriği: ünite- 1 ilk bilgisayarlar eniac lamba delikli kart. Makine Öğrenmesi Yöntemleri ile Duygu Analizi - Sentiment Analysis with Machine Learning Techniques. AMASYALI Yapay Zeka Ders Notları - ppt indir - SlidePlayer. Yapay zeka tarihi ve geçerli durumu; makine öğrenmesi: nedir ve neden (ders notları) https://yapayzek/yapay-zeka-makine-ogrenmesi-ve-derin-ogrenme-arasindaki-fark- nedir/. Makine Öğrenmesi Dersi Vize ve Final Soruları. MAKİNE ÖĞRENMESİ – MACHINE LEARNING - Mekteb-i Endüstri. Makine öğrenmesi yapay zeka sistemlerinin kendi kendine öğrenmesini ifade etmektedir [Hidayet Takçı; Makine Öğrenmesi Ders Notları]. Mekatronik Mühendisliği Uygulamalarında Yapay Zekâ . Kursun içeriğini anlatan ders notları (ingilizce) Türkçe ☪ Yapay Zeka Kaynakları Popüler Makine Öğrenimi Algoritmaları ve Açıklamaları. Makine öğrenmesinin geçerli durumuna girişi sağlamaktır. ▻ Makine öğrenmesi. Nişantaşı Üniversitesi Bilgi Paketi / Ders Kataloğu. 5. Makine Öğrenmesi Ders Notları. Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; 3), Kapsam ve Yöntemleri ile Yapay Zeka- Makine Öğrenmesi, Derin Öğrenme Ders Notları / Kitaplar:. Ders notları: sorusuyla makine öğrenmesi kavramı ortaya çıkmış, Bilgisayar Bilimci ve Bilişsel Bilimci “John McCarthy” tarafından “Yapay Zekâ” terimi ilk kez düzenlenen . Hafta, Makine öğreniminin kısa bir tarihi, Yapay zeka, makine öğrenimi ve Yapay sinir ağlarının dişlileri: tensör işlemleri,, ders notları ilgili bölüm. Makine Öğrenmesi. Yapay zeka ders notları - Soposh. Makine Öğrenmesi Dersi Vize ve Final Soruları. Asıl işe başlamadan önce, hocamında dediği gibi işin terminolojisi bilmek İnsanlar tarafından makine öğrenmesi ve yapay zeka terimleri genellikle birbirinin yerine kullanılır. makine öğrenmesine giriş - İKÜ-AKTS. Kaynaklar - Yapay Zekâ Araştırma İnisiyatifi. Makine öğrenmesi ders notları pdf. ve Banu Diri 'nin ders notlarından yararlanılmıştır. Makine Öğrenmesi Ders Notları, Bu derste Makine Öğrenmesini (Machine Learning) terimlerini işledik. Genel. Genel. Bu dersi başarıyla Boyut: Mb Yapay Zeka Ders Notları 02 | Yapay Sinir Ağları Biz nasıl Yapay zeka tarihi ve geçerli durumu; makine öğrenmesi: nedir ve 13), Yapay Zekâ Uygulamalarında Kullanılan Programlar, Ders Notları. TBF488 - Başkent Üniversitesi | Bilgi Paketi. Makine öğrenmesi ders notları pdf - Akıllı matematik atölyem 6 sınıf pdf. Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Bilginin her geçen gün büyümesi, makinelerin hayatımızdaki değeri ve bize sağlayacağı kolaylıkların yeni trendler ile artması Makine Öğrenmesi(Machine Learning) ve Derin Öğrenme Nedir?Restricted Boltzmann makinesi ve uygulamaları. Yapay Zeka, Makine Derste, temel yapay zeka soruları ve unsurları incelenecek ve ana teknikler 6, Kısıt Sağlama Problemleri & Özel konular: Makine Öğrenmesi 3), Robotik Sistemler, Ders notları. Makine öğrenmesi ders notları pdf. Kursun içeriğini anlatan ders notları (ingilizce) Türkçe ☪ Yapay Zeka Kaynakları Popüler Makine Öğrenimi Algoritmaları ve Açıklamaları. Makine öğrenimi ve yapay zeka arasındaki farkın ne Yapay Zeka vize çalışma soruları Pamukkale Üniversitesi Yapay Zeka Ders Notları. D. Makine Öğrenmesi Yöntemleri Temel bilgi teknolojileri 1 ( BİL101U) ders notu içeriği: ünite- 1 ilk bilgisayarlar eniac lamba delikli kart. Makine Öğrenmesi Yöntemleri Temel bilgi teknolojileri 1 ( BİL101U) ders notu içeriği: ünite- 1 ilk bilgisayarlar eniac lamba delikli kart. Makine Öğrenmesi. Makine Öğrenmesi Ders Notları, Bu derste Makine Öğrenmesini (Machine Learning) terimlerini işledik. Ders Tanım ve Uygulama Bilgileri - Çorlu Mühendislik Fakültesi. Makine Öğrenmesi Ders Notları. Hafta 1. Makine öğrenmesi giriş - Doç. Dr. Hidayet Takcı. Deneme → İlerleme → Patlama. Genel. Deneme → İlerleme → Patlama. 5. Makine Öğrenmesi Yöntemleri Temel bilgi teknolojileri 1 ( BİL101U) ders notu içeriği: ünite- 1 ilk bilgisayarlar eniac lamba delikli kart. Makine Öğrenmesi Dersi Vize ve Final Soruları. 5. ▻ Yapay zeka. Hafta 1. Makine öğrenmesi giriş - Doç. Dr. Hidayet Takcı. 6, Makine Öğrenmesi. Uçan Oto : Python ile derin öğrenme | Tensorflow keras ders notları. Ders Genel Tanıtım Bilgileri - İSTİNYE ÜNİVERSİTESİ. Hafta, Makine öğreniminin kısa bir tarihi, Yapay zeka, makine öğrenimi ve Yapay sinir ağlarının dişlileri: tensör işlemleri,, ders notları ilgili bölüm. Yapay Sinir Ağları birinci ödev sınavı sanal kampüs üzerinden verilmiş olup ödevler sanal kampüs üzerinden teslim edilecektir. AMASYALI Yapay Zeka Ders Notları - ppt indir - SlidePlayer. 6) Yapay Zeka ile diğer analitik yöntemler ve makine öğrenmesi, uzman sistemler vb. RA1 – Bilkent Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü. ▻ Makine öğrenmesi. Makine öğrenimi ve yapay zeka arasındaki farkın ne Yapay Zeka vize çalışma soruları Pamukkale Üniversitesi Yapay Zeka Ders Notları. Makine Öğrenmesi. Yapay zeka tarihi ve geçerli durumu; makine öğrenmesi: nedir ve neden (ders notları) https://yapayzek/yapay-zeka-makine-ogrenmesi-ve-derin-ogrenme-arasindaki-fark- nedir/. Top 20 makine öğrenmesi ders notu en iyi 2023 - PhoHen. Ders notları: sorusuyla makine öğrenmesi kavramı ortaya çıkmış, Bilgisayar Bilimci ve Bilişsel Bilimci “John McCarthy” tarafından “Yapay Zekâ” terimi ilk kez düzenlenen . ▻ Deep belief networks ve uygulamaları. Makine öğrenme ve yapay zeka yöntemlerinin teorik temellerini öğreterek örüntü tanıma problemlerinde kullanma becerisi kazandırmak. Yapay Zeka • Assoc. Prof. Dr. Murat BEKEN. Asıl işe başlamadan önce, hocamında dediği gibi işin terminolojisi bilmek İnsanlar tarafından makine öğrenmesi ve yapay zeka terimleri genellikle birbirinin yerine kullanılır. Makine öğrenmesi ders notları pdf - I. Makine öğrenmesi ders notları pdf - I. Ders Notları - Samsun - OMÜ - Akademik Veri Yönetim Sistemi. Ders Genel Tanıtım Bilgileri - İSTANBUL TOPKAPI ÜNİVERSİTESİ. Akış Makine Öğrenmesi nedir? Günlük Hayatımızdaki Uygulamaları Verilerin Sayısallaştırılması Özellik Belirleme Özellik Seçim Metotları Bilgi Kazancı Yapay zeka, makine öğrenmesi, sinir ağları, derin öğrenme gibi terimler önce hiç bir teknik yazı okumadıysanız bu ders notları size hitap edecektir, Önce : Yapay Zeka Tabanlı, Tam olarak anlama. Yapay Zeka • Assoc. Prof. Dr. Murat BEKEN. Makine Öğrenmesi Yöntemleri Temel bilgi teknolojileri 1 ( BİL101U) ders notu içeriği: ünite- 1 ilk bilgisayarlar eniac lamba delikli kart. Şimdi : Külliyat(Corpus)-tabanlı, Đstatistiki, Makine Öğrenmesi Kullanan. Genel. Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; 3), Kapsam ve Yöntemleri ile Yapay Zeka- Makine Öğrenmesi, Derin Öğrenme Ders Notları / Kitaplar:. AMASYALI Yapay Zeka Ders Notları - ppt indir - SlidePlayer. Yapay Zeka - Bilişim Sistemleri Mühendisliği | Kocaeli Üniversitesi. Derin Öğrenme Deep Learning Genel bilgiler - Gazi Üniversitesi. Ders Programı. AMASYALI Yapay Zeka Ders Notları - ppt indir - SlidePlayer. 6) Yapay Zeka ile diğer analitik yöntemler ve makine öğrenmesi, uzman sistemler vb. wwcugi, 2023yapay zeka konularında bilgi ve beceri kazandırmaktır. Uçan Oto : Python ile derin öğrenme | Tensorflow keras ders notları. makine öğrenmesine giriş - İKÜ-AKTS. TBF488 - Başkent Üniversitesi | Bilgi Paketi. Top 20 makine öğrenmesi ders notu en iyi 2023 - PhoHen. Makine Öğrenmesi ve Yapay Zeka - Öğr.Gö Osman GÖKCAN. 6, Makine Öğrenmesi. Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Bilginin her Yapay Zeka. Derin Öğrenme Deep Learning Genel bilgiler - Gazi Üniversitesi. Hafta, Makine öğreniminin kısa bir tarihi, Yapay zeka, makine öğrenimi ve Yapay sinir ağlarının dişlileri: tensör işlemleri,, ders notları ilgili bölüm. Genel. Akış Makine Öğrenmesi nedir? Günlük Hayatımızdaki Uygulamaları Verilerin Sayısallaştırılması Özellik Belirleme Özellik Seçim Metotları Bilgi Kazancı Yapay zeka, makine öğrenmesi, sinir ağları, derin öğrenme gibi terimler önce hiç bir teknik yazı okumadıysanız bu ders notları size hitap edecektir, Önce : Yapay Zeka Tabanlı, Tam olarak anlama. Yapay zeka tarihi ve geçerli durumu; makine öğrenmesi: nedir ve neden (ders notları) https://yapayzek/yapay-zeka-makine-ogrenmesi-ve-derin-ogrenme-arasindaki-fark- nedir/. Mekatronik Mühendisliği Uygulamalarında Yapay Zekâ . Genetik Algoritma. ▻ Yapay sinir ağları. wwcugi, 2023yapay zeka konularında bilgi ve beceri kazandırmaktır. 5. Makine öğrenmesi ders notları pdf. Akış Makine Öğrenmesi nedir? Günlük Hayatımızdaki Uygulamaları Verilerin Sayısallaştırılması Özellik Belirleme Özellik Seçim Metotları Bilgi Kazancı Yapay zeka, makine öğrenmesi, sinir ağları, derin öğrenme gibi terimler önce hiç bir teknik yazı okumadıysanız bu ders notları size hitap edecektir, Önce : Yapay Zeka Tabanlı, Tam olarak anlama. Top 20 makine öğrenmesi ders notu en iyi 2023 - PhoHen. Makine Öğrenmesi. RA1 – Bilkent Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü. Ders Genel Tanıtım Bilgileri - İSTANBUL TOPKAPI ÜNİVERSİTESİ. Yapay Sinir Ağları birinci ödev sınavı sanal kampüs üzerinden verilmiş olup ödevler sanal kampüs üzerinden teslim edilecektir. makine öğrenmesine giriş - İKÜ-AKTS.