Ders Detayı
Ders Tanımı
| Ders | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|
| YAPAY ZEKA | BPR2214994 | Bahar Dönemi | 3+0 | 3 | 5 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | Ön Lisans |
| Dersin Türü | Programa Bağlı Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Öğr.Gör. Beyza KOYULMUŞ |
| Dersi Verenler | Öğr.Gör. Beyza KOYULMUŞ |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Amacı | Bu dersin amacı, Yapay Zeka uygulamalarının temellerini tanıtmak ve öğretmektir. |
| Dersin İçeriği | Bu ders; Yapay Zekaya Giriş,Yapay Zeka Felsefesi ve Tarihi,Temel Kavramlar,Yapay Zeka ile Problem Çözme,Makine Öğrenmesi,Gözetimsiz, Gözetimli ve Pekiştirmeli Öğrenme,Büyük Veri ve Hesaplama Teknolojisi,Zeki Ajanlar,Derin Öğrenme,Sinir Ağları,Doğal Dil İşleme,Bilgisayarlı Görü,Tahmin edici modeller ve örnek uygulamalar,Yapay Zeka'nın Geleceği; konularını içermektedir. |
| Dersin Öğrenme Kazanımları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
| Yapay Zeka kavramlarını bilir. | 10, 16, 9 | A, E, H |
| Makine öğrenmesi tiplerini bilir. | 10, 16, 9 | A, E |
| Makine öğrenmesi uygulama alanlarını bilir. | 10, 16, 9 | A, E, F |
| Büyük veri ve hesaplama teknolojisini kavramlarını bilir. | 16, 23, 9 | A, E, F, G |
| Yapay zeka alanında güncel araştırmalar yapar | 16, 9 | A, E, G |
| Yapay zekanın temellerini kavrar | 10, 16, 9 | A, E |
| Öğretim Yöntemleri: | 10: Tartışma Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 23: Kavram Haritası Tekniği, 9: Anlatım Yöntemi |
| Ölçme Yöntemleri: | A: Klasik Yazılı Sınav, E: Ödev, F: Proje Görevi, G: Kısa Sınav, H: Performans Görevi |
Ders Akışı
| Sıra | Konular | Ön Hazırlık |
|---|
| 1 | Yapay Zekaya Giriş | |
| 2 | Yapay Zeka Felsefesi ve Tarihi | |
| 3 | Temel Kavramlar | |
| 4 | Yapay Zeka ile Problem Çözme | |
| 5 | Makine Öğrenmesi | |
| 6 | Gözetimsiz, Gözetimli ve Pekiştirmeli Öğrenme | |
| 7 | Büyük Veri ve Hesaplama Teknolojisi | |
| 8 | Zeki Ajanlar | |
| 9 | Derin Öğrenme | |
| 10 | Sinir Ağları | |
| 11 | Doğal Dil İşleme | |
| 12 | Bilgisayarlı Görü | |
| 13 | Tahmin edici modeller ve örnek uygulamalar | |
| 14 | Yapay Zeka'nın Geleceği | |
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
| Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı |
| No | Program Yeterliliği | Katkı Düzeyi |
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 1 | Algoritma programlama, bilgisayar uygulaması geliştirme ve yazılım projelerinde kod geliştirme konularında yeterli altyapıya ve bunları iş hayatlarında kullanma yeteneğine sahiptir. | | | | X | |
| 2 | Programlama problemleri için bilinen çözüm yöntemlerini ve özel teknikleri kullanır ve uygular. | | | X | | |
| 3 | Yazılım uygulamaları için gerekli olan modern teknik ve araçları kullanır. | | | | X | |
| 4 | Bireysel olarak ve çok disiplinli takımlarda etkin olarak çalışır. | | | X | | |
| 5 | Geliştirilmiş uygulama veya yazılımın test aşamalarını gerçekler ve takip eder. | | | | X | |
| 6 | İşyeri uygulamaları, çalışanların sağlığı, çevre ve iş güvenliği, mesleki ve etik sorumluluk, programlama uygulamalarının hukuksal sonuçları konularında farkındalığa sahiptir. | | X | | | |
| 7 | Bilgiye erişir ve bu amaçla kaynak araştırması yapar. | | | | X | |
| 8 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilincindedir; bilim ve teknolojideki gelişmeleri izler ve kendini sürekli yeniler. | | | | X | |
| 9 | Sözlü ve yazılı, gerektiğinde teknik resimler ve modern araçlar kullanarak etkin iletişim kurar. | | X | | | |
| 10 | Yazılım çözümlerinin ve uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlardaki etkilerinin bilincinde olur; çağın sorunları çözmede ve toplumsal ilerlemede yeni yazılımlar geliştirir. | | | | | X |
| 11 | Geliştirdiği yazılımın temiz ve anlaşılır olmasına özen ve dikkat gösterir. | | X | | | |
| 12 | Kullanıcı odaklı tasarım ilkelerine riayet eder. | X | | | | |
Değerlendirme Sistemi
| Katkı Düzeyi | Mutlak Değerlendirme |
| Ara Sınavın Başarıya Oranı | | 40 |
| Genel Sınavın Başarıya Oranı | | 60 |
| Toplam | | 100 |
| AKTS / İşyükü Tablosu |
| Etkinlik | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
| Ders Saati | 0 | 0 | 0 |
| Rehberli Problem Çözme | 0 | 0 | 0 |
| Problem Çözümü / Ödev / Proje / Rapor Tanzimi | 0 | 0 | 0 |
| Okul Dışı Diğer Faaliyetler | 0 | 0 | 0 |
| Proje Sunumu / Seminer | 0 | 0 | 0 |
| Kısa Sınav (QUİZ) ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Ara Sınav ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Genel Sınav ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Performans Görevi, Bakım Planı | 0 | 0 | 0 |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 0 |
| Dersin AKTS Kredisi = Toplam İş Yükü (Saat)/30*=(0/30) | 0 |
| Dersin AKTS Kredisi: *30 saatlik çalışma 1 AKTS kredisi sayılmaktadır. |
Dersin Detaylı Bilgileri
Ders Tanımı
| Ders | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|
| YAPAY ZEKA | BPR2214994 | Bahar Dönemi | 3+0 | 3 | 5 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | Ön Lisans |
| Dersin Türü | Programa Bağlı Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Öğr.Gör. Beyza KOYULMUŞ |
| Dersi Verenler | Öğr.Gör. Beyza KOYULMUŞ |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Amacı | Bu dersin amacı, Yapay Zeka uygulamalarının temellerini tanıtmak ve öğretmektir. |
| Dersin İçeriği | Bu ders; Yapay Zekaya Giriş,Yapay Zeka Felsefesi ve Tarihi,Temel Kavramlar,Yapay Zeka ile Problem Çözme,Makine Öğrenmesi,Gözetimsiz, Gözetimli ve Pekiştirmeli Öğrenme,Büyük Veri ve Hesaplama Teknolojisi,Zeki Ajanlar,Derin Öğrenme,Sinir Ağları,Doğal Dil İşleme,Bilgisayarlı Görü,Tahmin edici modeller ve örnek uygulamalar,Yapay Zeka'nın Geleceği; konularını içermektedir. |
| Dersin Öğrenme Kazanımları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
| Yapay Zeka kavramlarını bilir. | 10, 16, 9 | A, E, H |
| Makine öğrenmesi tiplerini bilir. | 10, 16, 9 | A, E |
| Makine öğrenmesi uygulama alanlarını bilir. | 10, 16, 9 | A, E, F |
| Büyük veri ve hesaplama teknolojisini kavramlarını bilir. | 16, 23, 9 | A, E, F, G |
| Yapay zeka alanında güncel araştırmalar yapar | 16, 9 | A, E, G |
| Yapay zekanın temellerini kavrar | 10, 16, 9 | A, E |
| Öğretim Yöntemleri: | 10: Tartışma Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 23: Kavram Haritası Tekniği, 9: Anlatım Yöntemi |
| Ölçme Yöntemleri: | A: Klasik Yazılı Sınav, E: Ödev, F: Proje Görevi, G: Kısa Sınav, H: Performans Görevi |
Ders Akışı
| Sıra | Konular | Ön Hazırlık |
|---|
| 1 | Yapay Zekaya Giriş | |
| 2 | Yapay Zeka Felsefesi ve Tarihi | |
| 3 | Temel Kavramlar | |
| 4 | Yapay Zeka ile Problem Çözme | |
| 5 | Makine Öğrenmesi | |
| 6 | Gözetimsiz, Gözetimli ve Pekiştirmeli Öğrenme | |
| 7 | Büyük Veri ve Hesaplama Teknolojisi | |
| 8 | Zeki Ajanlar | |
| 9 | Derin Öğrenme | |
| 10 | Sinir Ağları | |
| 11 | Doğal Dil İşleme | |
| 12 | Bilgisayarlı Görü | |
| 13 | Tahmin edici modeller ve örnek uygulamalar | |
| 14 | Yapay Zeka'nın Geleceği | |
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
| Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı |
| No | Program Yeterliliği | Katkı Düzeyi |
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 1 | Algoritma programlama, bilgisayar uygulaması geliştirme ve yazılım projelerinde kod geliştirme konularında yeterli altyapıya ve bunları iş hayatlarında kullanma yeteneğine sahiptir. | | | | X | |
| 2 | Programlama problemleri için bilinen çözüm yöntemlerini ve özel teknikleri kullanır ve uygular. | | | X | | |
| 3 | Yazılım uygulamaları için gerekli olan modern teknik ve araçları kullanır. | | | | X | |
| 4 | Bireysel olarak ve çok disiplinli takımlarda etkin olarak çalışır. | | | X | | |
| 5 | Geliştirilmiş uygulama veya yazılımın test aşamalarını gerçekler ve takip eder. | | | | X | |
| 6 | İşyeri uygulamaları, çalışanların sağlığı, çevre ve iş güvenliği, mesleki ve etik sorumluluk, programlama uygulamalarının hukuksal sonuçları konularında farkındalığa sahiptir. | | X | | | |
| 7 | Bilgiye erişir ve bu amaçla kaynak araştırması yapar. | | | | X | |
| 8 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilincindedir; bilim ve teknolojideki gelişmeleri izler ve kendini sürekli yeniler. | | | | X | |
| 9 | Sözlü ve yazılı, gerektiğinde teknik resimler ve modern araçlar kullanarak etkin iletişim kurar. | | X | | | |
| 10 | Yazılım çözümlerinin ve uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlardaki etkilerinin bilincinde olur; çağın sorunları çözmede ve toplumsal ilerlemede yeni yazılımlar geliştirir. | | | | | X |
| 11 | Geliştirdiği yazılımın temiz ve anlaşılır olmasına özen ve dikkat gösterir. | | X | | | |
| 12 | Kullanıcı odaklı tasarım ilkelerine riayet eder. | X | | | | |
Değerlendirme Sistemi
| Katkı Düzeyi | Mutlak Değerlendirme |
| Ara Sınavın Başarıya Oranı | | 40 |
| Genel Sınavın Başarıya Oranı | | 60 |
| Toplam | | 100 |
Sayısal Veriler
Ekleme Tarihi: 27/01/2023 - 09:48Son Güncelleme Tarihi: 27/01/2023 - 10:09
