Yapay Zeka kavramı çerçevesinde, Makine Öğrenmesi algoritmalarını hem mantıksal hem de matematiksel boyutta algılayabilecek ve bir programlama dili ile bu algoritmaları geliştirebilecek öğrenci yetiştirmek.
Dersin Amacı
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow, Aurelien Geron (yazar), O'Reilly
Yapay Zeka: Dijital Hayalet
Turkish Edition | by Alexis Graf | Jan 1, 2023
Dersin İçeriği
Bu ders; Yapay Zekanın Tanımı ve Tarihçesi,Makine Öğrenmesi,Makine Öğrenmesi,YZ ve Robotlar,Derin Öğrenme ve Makine Görüsü,Veri Hazırlama ve Veri Ambarları,BÜYÜK VERİ BİLGİ SUNUMU,DOĞAL DİL İŞLEME (NLP)METİN MADENCİLİĞİ (TM)WEB MADENCİLİĞİ (WM),YZ ve Etik,Denetimsiz Öğrenme, Uzaklık, Benzerlik, Grafik Merkezi ve Yapay Zeka,İstatistiksel Öğrenme ve Model Seçimi.,Denetimli - Denetimsiz Öğrenme Algoritmalarına Örnekler,Genetik Algoritma Kavramları,Python için kendi kütüphanemizi yazmak: Fuzzy C, algoritma anlamına gelir, XİE BENI ve
diğer denetimsiz öğrenme algoritmalarının kalite ölçümleri.; konularını içermektedir.
Dersin Öğrenme Kazanımları
Öğretim Yöntemleri
Ölçme Yöntemleri
1. Yapay zeka kavramını açıklayabilecektir.
16, 9
A
1.1. Yapay zeka gelişimini anlatır.
9
D
1.2. Yapay Zeka Teknolojilerini listeler.
13, 9
2. Zeki Sistemlerin özelliklerini açıklayabilecektir.
16, 9
A
2.1. İşletmelerde kullanılan Zeki Sistem örneklerini karşılaştırır.
13
E
3. Uzman Sistemleri tanımlayabilecektir.
13, 9
A
3.1. Uzman Sistemlerin tarihçesini anlatır.
16, 9
3.2. Uzman Sistemleri tanıyarak çözülmesi gereken problemlere yaklaşır.
6, 9
4. Yapay sinir ağlarını açıklayabilecektir.
13, 9
E
4.1. Yapay Sinir Ağlarının genel özelliklerini tanımlar.
9
4.2. Yapay Sinir Ağlarının çalışma ve öğrenme prensibini tartışır.
9
E
4.3. Yapay Sinir Ağlarında en çok kullanılan modelleri uygular.
6, 9
E
5. Gözetimli ve Gözetimsiz Öğrenme kavramlarını karşılaştırabilecektir.
Python için kendi kütüphanemizi yazmak: Fuzzy C, algoritma anlamına gelir, XİE BENI ve
diğer denetimsiz öğrenme algoritmalarının kalite ölçümleri.
Python ortamını hazırlayın
Kaynak
Yapay Zekâ;Disiplinlerarası Yaklaşımlar
Turkish Edition | by Banu Fulya Yıldırım | Jan 1, 2023
HER DERSİN SONUNDA ÖĞRETİM ÜYESİ TARAFINDAN OKUMA VE/VEYA İZLEME GÖREVLERİ VERİLECEKTİR.
Artificial Intelligence: Understanding Future's Language Kindle Edition by Umut Guney (Author) , 2023.
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
No
Program Yeterliliği
Katkı Düzeyi
1
2
3
4
5
1
Bilişim ve yönetim alanında teorik bilgileri tanımlar.
2
Bilişim ve yönetim alanında gerekli matematiksel ve istatistiki yöntemleri anlatır.
X
3
Bilişim ve yönetim alanında gerekli en az bir bilgisayar programı kullanır.
X
4
Bilişim ve yönetim alanında gerekli olan mesleki yabancı dil yeterliliğini gösterir.
5
Bilişim projeleri hazırlar ve takım çalışmalarını yönetir.
X
6
Mesleki alanda yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinciyle bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleyerek kendini sürekli yenileyip edindiği bilgi ve becerileri eleştirel olarak değerlendirir.
7
Bilişim ve yönetim alanında teorik ve uygulamaya yönelik bilgileri kullanır
8
En az A1 düzeyinde bir yabancı dili kullanarak güncel teknolojileri takip eder, sözlü / yazılı iletişim kurar.
9
Örgüt / kurumsal, iş ve toplumsal etik değerlerini benimser ve kullanır.
10
Topluma hizmet duyarlılığı çerçevesinde, sosyal sorumluluk ilkelerini benimser ve gerektiğinde inisiyatif alır.
11
Disiplinler arası çalışmalar yürütebilmek için farklı disiplinlerde (ekonomi, finans, sosyoloji, hukuk, işletme) temel bilgileri ve verileri analiz ederek alanında kullanır.
X
12
Masaüstü, mobil, web gibi farklı platform yazılımlarını tek başına ve/veya bir ekip içerisinde yazar.
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
15
3
45
Rehberli Problem Çözme
4
1
4
Problem Çözümü / Ödev / Proje / Rapor Tanzimi
7
5
35
Okul Dışı Diğer Faaliyetler
7
3
21
Proje Sunumu / Seminer
1
12
12
Kısa Sınav (QUİZ) ve Hazırlığı
1
3
3
Ara Sınav ve Hazırlığı
1
6
6
Genel Sınav ve Hazırlığı
1
12
12
Performans Görevi, Bakım Planı
0
0
0
Toplam İş Yükü (Saat)
138
Dersin AKTS Kredisi = Toplam İş Yükü (Saat)/30*=(138/30)
5
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
-
Bahar Dönemi
3+0
3
5
Ders Programı
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Dili
Türkçe
Dersin Seviyesi
Lisans
Dersin Türü
Programa Bağlı Seçmeli
Dersin Koordinatörü
Prof.Dr. Gökhan SİLAHTAROĞLU
Dersi Verenler
Prof.Dr. Gökhan SİLAHTAROĞLU
Dersin Yardımcıları
Yapay Zeka kavramı çerçevesinde, Makine Öğrenmesi algoritmalarını hem mantıksal hem de matematiksel boyutta algılayabilecek ve bir programlama dili ile bu algoritmaları geliştirebilecek öğrenci yetiştirmek.
Dersin Amacı
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow, Aurelien Geron (yazar), O'Reilly
Yapay Zeka: Dijital Hayalet
Turkish Edition | by Alexis Graf | Jan 1, 2023
Dersin İçeriği
Bu ders; Yapay Zekanın Tanımı ve Tarihçesi,Makine Öğrenmesi,Makine Öğrenmesi,YZ ve Robotlar,Derin Öğrenme ve Makine Görüsü,Veri Hazırlama ve Veri Ambarları,BÜYÜK VERİ BİLGİ SUNUMU,DOĞAL DİL İŞLEME (NLP)METİN MADENCİLİĞİ (TM)WEB MADENCİLİĞİ (WM),YZ ve Etik,Denetimsiz Öğrenme, Uzaklık, Benzerlik, Grafik Merkezi ve Yapay Zeka,İstatistiksel Öğrenme ve Model Seçimi.,Denetimli - Denetimsiz Öğrenme Algoritmalarına Örnekler,Genetik Algoritma Kavramları,Python için kendi kütüphanemizi yazmak: Fuzzy C, algoritma anlamına gelir, XİE BENI ve
diğer denetimsiz öğrenme algoritmalarının kalite ölçümleri.; konularını içermektedir.
Dersin Öğrenme Kazanımları
Öğretim Yöntemleri
Ölçme Yöntemleri
1. Yapay zeka kavramını açıklayabilecektir.
16, 9
A
1.1. Yapay zeka gelişimini anlatır.
9
D
1.2. Yapay Zeka Teknolojilerini listeler.
13, 9
2. Zeki Sistemlerin özelliklerini açıklayabilecektir.
16, 9
A
2.1. İşletmelerde kullanılan Zeki Sistem örneklerini karşılaştırır.
13
E
3. Uzman Sistemleri tanımlayabilecektir.
13, 9
A
3.1. Uzman Sistemlerin tarihçesini anlatır.
16, 9
3.2. Uzman Sistemleri tanıyarak çözülmesi gereken problemlere yaklaşır.
6, 9
4. Yapay sinir ağlarını açıklayabilecektir.
13, 9
E
4.1. Yapay Sinir Ağlarının genel özelliklerini tanımlar.
9
4.2. Yapay Sinir Ağlarının çalışma ve öğrenme prensibini tartışır.
9
E
4.3. Yapay Sinir Ağlarında en çok kullanılan modelleri uygular.
6, 9
E
5. Gözetimli ve Gözetimsiz Öğrenme kavramlarını karşılaştırabilecektir.
Python için kendi kütüphanemizi yazmak: Fuzzy C, algoritma anlamına gelir, XİE BENI ve
diğer denetimsiz öğrenme algoritmalarının kalite ölçümleri.
Python ortamını hazırlayın
Kaynak
Yapay Zekâ;Disiplinlerarası Yaklaşımlar
Turkish Edition | by Banu Fulya Yıldırım | Jan 1, 2023
HER DERSİN SONUNDA ÖĞRETİM ÜYESİ TARAFINDAN OKUMA VE/VEYA İZLEME GÖREVLERİ VERİLECEKTİR.
Artificial Intelligence: Understanding Future's Language Kindle Edition by Umut Guney (Author) , 2023.
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
No
Program Yeterliliği
Katkı Düzeyi
1
2
3
4
5
1
Bilişim ve yönetim alanında teorik bilgileri tanımlar.
2
Bilişim ve yönetim alanında gerekli matematiksel ve istatistiki yöntemleri anlatır.
X
3
Bilişim ve yönetim alanında gerekli en az bir bilgisayar programı kullanır.
X
4
Bilişim ve yönetim alanında gerekli olan mesleki yabancı dil yeterliliğini gösterir.
5
Bilişim projeleri hazırlar ve takım çalışmalarını yönetir.
X
6
Mesleki alanda yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinciyle bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleyerek kendini sürekli yenileyip edindiği bilgi ve becerileri eleştirel olarak değerlendirir.
7
Bilişim ve yönetim alanında teorik ve uygulamaya yönelik bilgileri kullanır
8
En az A1 düzeyinde bir yabancı dili kullanarak güncel teknolojileri takip eder, sözlü / yazılı iletişim kurar.
9
Örgüt / kurumsal, iş ve toplumsal etik değerlerini benimser ve kullanır.
10
Topluma hizmet duyarlılığı çerçevesinde, sosyal sorumluluk ilkelerini benimser ve gerektiğinde inisiyatif alır.
11
Disiplinler arası çalışmalar yürütebilmek için farklı disiplinlerde (ekonomi, finans, sosyoloji, hukuk, işletme) temel bilgileri ve verileri analiz ederek alanında kullanır.
X
12
Masaüstü, mobil, web gibi farklı platform yazılımlarını tek başına ve/veya bir ekip içerisinde yazar.
