Ders Analizi
Üniversiten için transkript senaryoları
Transkriptini yönet.

Müfredatını ekle, beklediğin notları gir, ortalamana ne olduğunu gör.

AA
4.0
BA
3.5
BB
3.0
CB
2.5
CC
2.0
DC
1.5
DD
1.0
FD
0.5
FF
0.0
Müfredatını ekle
Üniversite
Fakülte
Bölüm

Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Not Hesaplama & Transkript

Marmara Üniversitesi · Uygulamalı Bilimler Fakültesi

Marmara Üniversitesi Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi bölümünün güncel müfredatı, dersleri ve AKTS kredileri aşağıdadır. Aldığın ya da almayı beklediğin harf notlarını girerek Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi not ortalamanı (GANO / GPA) ücretsiz hesaplayabilirsin. Program 8 dönem ve toplam 240 AKTS'ten oluşur.

Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Ders Programı ve AKTS

1. Year Fall Semester30 AKTS

  • ATA121Atatürk İlkeleri ve İnkılap Tarihi I2
  • FZK1043Fizik4
  • MAT1055Matematik I6
  • TRD121Türk Dili I2
  • YDZI121İngilizce I2
  • YZM1001Yapay Zeka ve Makine Öğrenimine Giriş6
  • YZM1003Programlamaya Giriş6
  • YZM-FSSD1Fakülte Sosyal Seçimlik Ders 12

1. Year Spring Semester30 AKTS

  • ATA122Atatürk İlkeleri ve İnkılap Tarihi II2
  • MAT1056Matematik II6
  • MAT1058Lineer Cebir5
  • TRD122Türk Dili II2
  • YDZI122İngilizce II2
  • YZM1002Algoritmalar2
  • YZM1004Makine Öğrenmesinin İlkeleri5
  • YZM1006Nesneye Yönelik Programlama2
  • YZM-FSSD2Fakülte Sosyal Seçimlik Ders 24

2. Year Fall Semester30 AKTS

  • MAT2041Diferansiyel Denklemler4
  • MAT2045Olasılık ve İstatistik4
  • MAT2047Ayrık Matematik5
  • YZM2001Yapay Zeka ve Etik4
  • YZM2003Bilimsel Hesaplama Teknikleri4
  • YZM2005Veri Yapıları5
  • YZM-FSSD3,4Fakülte Sosyal Seçimlik Ders 3,44

2. Year Spring Semester30 AKTS

  • THU100Topluma Hizmet Uygulamaları1
  • YZM2002Yapay Zekanın İlkeleri5
  • YZM2004Algoritma Tasarımı ve Analizi5
  • YZM2006Denetimli Öğrenmenin Temelleri5
  • YZM2008Veri Bilimi için İstatistik5
  • YZM2010Veri Madenciliği5
  • YZM-FSSD5,6Fakülte Sosyal Seçimlik Ders 5,64

3. Year Fall Semester30 AKTS

  • ISG3021İş Sağlığı ve Güvenliği2
  • YZM3001Yapay Sinir Ağları5
  • YZM3003Uygulamalı Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi6
  • YZM3005Yazılım Gereksinimleri ve Analizi5
  • YZM3007Teknik İngilizce4
  • YZM-FSSD7Fakülte Sosyal Seçimlik Ders 72
  • YZM-TSD1Teknik Seçmeli Ders 16

3. Year Spring Semester30 AKTS

  • YZM3002İşyeri Eğitimi30

4. Year Fall Semester30 AKTS

  • YZM4001Optimizasyon Teorisine Giriş6
  • YZM4003Derin Öğrenme6
  • YZM-TSD2,3,4Teknik Seçmeli Ders 2,3,418

4. Year Spring Semester30 AKTS

  • YZM4002Bitirme Projesi6
  • YZM4004Pekiştirmeli Öğrenme6
  • YZM-TSD5,6,7Teknik Seçmeli Ders 5,6,718

Marmara Üniversitesi Harf Notu Katsayıları

Marmara Üniversitesi 4.00'lük sistemde harf notu kullanır. Katsayılar: AA = 4.00, BA = 3.50, BB = 3.00, CB = 2.50, CC = 2.00, DC = 1.50, DD = 1.00, FD = 0.50, FF = 0.00. Mezuniyet için gereken en düşük GANO 2.00'dir. Her dersin katsayısı AKTS ile ağırlıklandırılarak Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi genel not ortalaması hesaplanır.

Sıkça Sorulan Sorular

Marmara Üniversitesi Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi kaç AKTS / kaç yıl?

Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi programı 8 dönem ve toplam 240 AKTS'den oluşur. Tüm ders listesi ve AKTS değerleri bu sayfadadır.

Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi not ortalaması (GANO) nasıl hesaplanır?

Her dersin harf notu katsayısı dersin AKTS'siyle çarpılır, toplam AKTS'ye bölünür. Ders Analizi'nde Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi müfredatını açıp notlarını girdiğinde GANO otomatik hesaplanır. Marmara Üniversitesi katsayıları: AA = 4.00, BA = 3.50, BB = 3.00, CB = 2.50, CC = 2.00, DC = 1.50, DD = 1.00, FD = 0.50, FF = 0.00.

Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi not hesaplama aracı ücretsiz mi?

Evet. Marmara Üniversitesi Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi transkript ve GANO hesaplama tamamen ücretsizdir, üyelik gerektirmez.

Uygulamalı Bilimler Fakültesi tüm bölümleri