Ders Detayı
Ders Detayı
Ders Tanımı
| Ders | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| YAPAY ZEKA MÜHENDİSLİĞİNE GİRİŞ | - | Güz Dönemi | 2+2 | 3 | 4 |
| Ders Programı |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler |
| Dersin Dili | İngilizce |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Zorunlu |
| Dersin Koordinatörü | Prof.Dr. Mehmet Kemal ÖZDEMİR |
| Dersi Verenler | Prof.Dr. Selim AKYOKUŞ, Prof.Dr. Reda ALHAJJ, Dr.Öğr.Üye. Ahmet KAPLAN, Prof.Dr. Mehmet Kemal ÖZDEMİR, Dr.Öğr.Üye. İbrahim KARLIAĞA, Dr.Öğr.Üye. Mustafa AKTAN, Dr.Öğr.Üye. Emrullah GÜLTEKİN, Dr.Öğr.Üye. Tankut AKGÜL |
| Dersin Yardımcıları | http://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-01sc-introduction-to-electrical-engineering-and-computer-science-i-spring-2011/ |
| Dersin Amacı | Bu dersin amacı yapay zeka mühendisliğini açıklamak ve temel çalışma alanlarını tasvir etmektir. |
| Dersin İçeriği | Bu ders; Profesyonel mühendislik mesleğine ve kariyerine giriş.,Mühendislik tasarımına giriş.,Devreler,Devreler,Sinyaller ve Sistemler,Sinyaller ve Sistemler,Mühendislikte Olasılık ve İstatistik,Sınav Haftası,Mühendislikte Olasılık ve İstatistik,Bilgisayar Bilimlerine Bir Giriş,Veri Bilimi,Algoritmalara Giriş,Makine öğrenmesi ve Yapay Zekası,Yazılım Mühendisliği, UML, ve Sonlu Otomat; konularını içermektedir. |
| Dersin Öğrenme Kazanımları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
| 1. Yapay zeka mühendisliğini tanımlar. | 14, 16, 19, 9 | A, E |
| 2. Yapay zeka mühendisliği alanlarını açıklar. | 14, 19, 9 | A, E |
| 3. Toplumsal, profesyonel ve etik konularını örnekler. | 10, 14, 19, 9 | A, E |
| 4. Yenilikçilik ve girişimcilik konularını aktarır. | 10, 14, 19, 9 | A, E |
| 5. Kompleks bir sistemin tasarımı için gerekli adımları öğrenir. | 17, 21, 9 | A, E, F |
| Öğretim Yöntemleri: | 10: Tartışma Yöntemi, 14: Bireysel Çalışma Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 17: Deney yapma Tekniği, 19: Beyin Fırtınası Tekniği, 21: Benzetim/Simülasyon Tekniği, 9: Anlatım Yöntemi |
| Ölçme Yöntemleri: | A: Klasik Yazılı Sınav, E: Ödev, F: Proje Görevi |
Ders Akışı
| Sıra | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Profesyonel mühendislik mesleğine ve kariyerine giriş. | Ders sunum notları, 1. Hafta |
| 2 | Mühendislik tasarımına giriş. | Ders sunum notları, 2. Hafta |
| 3 | Devreler | Ders sunum notları, 3. Hafta |
| 4 | Devreler | Ders sunum notları, 3. Hafta |
| 5 | Sinyaller ve Sistemler | Ders sunum notları, 5. Hafta |
| 6 | Sinyaller ve Sistemler | Ders sunum notları, 5. Hafta |
| 7 | Mühendislikte Olasılık ve İstatistik | Ders sunum notları, 7. Hafta |
| 8 | Sınav Haftası | 7. Haftaya kadarki tüm ders sunum notları |
| 9 | Mühendislikte Olasılık ve İstatistik | Ders sunum notları, 9. Hafta |
| 10 | Bilgisayar Bilimlerine Bir Giriş | Ders sunum notları, 10. Hafta |
| 11 | Veri Bilimi | Ders sunum notları 11. Hafta |
| 12 | Algoritmalara Giriş | Ders sunum notları 12. Hafta |
| 13 | Makine öğrenmesi ve Yapay Zekası | Ders sunum notları 13. Hafta |
| 14 | Yazılım Mühendisliği, UML, ve Sonlu Otomat | Ders sunum notları 14. Hafta |
| Kaynak |
| Powerpoint sunumları |
| 1. Saeed Moaveni, “Engineering Fundamentals: An Introduction to Engineering” Cengage Learning, 5th edition. 2. http://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-01sc-introduction-to-electrical-engineering-and-computer-science-i-spring-2011/Syllabus/MIT6_01SCS11_notes.pdf |
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
| Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı | |||||||
| No | Program Yeterliliği | Katkı Düzeyi | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
Değerlendirme Sistemi
| Katkı Düzeyi | Mutlak Değerlendirme | |
| Ara Sınavın Başarıya Oranı | 30 | |
| Genel Sınavın Başarıya Oranı | 70 | |
| Toplam | 100 | |
| AKTS / İşyükü Tablosu | ||||||
| Etkinlik | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) | |||
| Ders Saati | 13 | 2 | 26 | |||
| Rehberli Problem Çözme | 0 | 0 | 0 | |||
| Problem Çözümü / Ödev / Proje / Rapor Tanzimi | 10 | 4 | 40 | |||
| Okul Dışı Diğer Faaliyetler | 1 | 6 | 6 | |||
| Proje Sunumu / Seminer | 1 | 24 | 24 | |||
| Kısa Sınav (QUİZ) ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 | |||
| Ara Sınav ve Hazırlığı | 1 | 12 | 12 | |||
| Genel Sınav ve Hazırlığı | 1 | 12 | 12 | |||
| Performans Görevi, Bakım Planı | 0 | 0 | 0 | |||
| Toplam İş Yükü (Saat) | 120 | |||||
| Dersin AKTS Kredisi = Toplam İş Yükü (Saat)/30*=(120/30) | 4 | |||||
| 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 MÜHENDİSLİĞİNE GİRİŞ | - | Güz Dönemi | 2+2 | 3 | 4 |
| Ders Programı |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler |
| Dersin Dili | İngilizce |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Zorunlu |
| Dersin Koordinatörü | Prof.Dr. Mehmet Kemal ÖZDEMİR |
| Dersi Verenler | Prof.Dr. Selim AKYOKUŞ, Prof.Dr. Reda ALHAJJ, Dr.Öğr.Üye. Ahmet KAPLAN, Prof.Dr. Mehmet Kemal ÖZDEMİR, Dr.Öğr.Üye. İbrahim KARLIAĞA, Dr.Öğr.Üye. Mustafa AKTAN, Dr.Öğr.Üye. Emrullah GÜLTEKİN, Dr.Öğr.Üye. Tankut AKGÜL |
| Dersin Yardımcıları | http://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-01sc-introduction-to-electrical-engineering-and-computer-science-i-spring-2011/ |
| Dersin Amacı | Bu dersin amacı yapay zeka mühendisliğini açıklamak ve temel çalışma alanlarını tasvir etmektir. |
| Dersin İçeriği | Bu ders; Profesyonel mühendislik mesleğine ve kariyerine giriş.,Mühendislik tasarımına giriş.,Devreler,Devreler,Sinyaller ve Sistemler,Sinyaller ve Sistemler,Mühendislikte Olasılık ve İstatistik,Sınav Haftası,Mühendislikte Olasılık ve İstatistik,Bilgisayar Bilimlerine Bir Giriş,Veri Bilimi,Algoritmalara Giriş,Makine öğrenmesi ve Yapay Zekası,Yazılım Mühendisliği, UML, ve Sonlu Otomat; konularını içermektedir. |
| Dersin Öğrenme Kazanımları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
| 1. Yapay zeka mühendisliğini tanımlar. | 14, 16, 19, 9 | A, E |
| 2. Yapay zeka mühendisliği alanlarını açıklar. | 14, 19, 9 | A, E |
| 3. Toplumsal, profesyonel ve etik konularını örnekler. | 10, 14, 19, 9 | A, E |
| 4. Yenilikçilik ve girişimcilik konularını aktarır. | 10, 14, 19, 9 | A, E |
| 5. Kompleks bir sistemin tasarımı için gerekli adımları öğrenir. | 17, 21, 9 | A, E, F |
| Öğretim Yöntemleri: | 10: Tartışma Yöntemi, 14: Bireysel Çalışma Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 17: Deney yapma Tekniği, 19: Beyin Fırtınası Tekniği, 21: Benzetim/Simülasyon Tekniği, 9: Anlatım Yöntemi |
| Ölçme Yöntemleri: | A: Klasik Yazılı Sınav, E: Ödev, F: Proje Görevi |
Ders Akışı
| Sıra | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Profesyonel mühendislik mesleğine ve kariyerine giriş. | Ders sunum notları, 1. Hafta |
| 2 | Mühendislik tasarımına giriş. | Ders sunum notları, 2. Hafta |
| 3 | Devreler | Ders sunum notları, 3. Hafta |
| 4 | Devreler | Ders sunum notları, 3. Hafta |
| 5 | Sinyaller ve Sistemler | Ders sunum notları, 5. Hafta |
| 6 | Sinyaller ve Sistemler | Ders sunum notları, 5. Hafta |
| 7 | Mühendislikte Olasılık ve İstatistik | Ders sunum notları, 7. Hafta |
| 8 | Sınav Haftası | 7. Haftaya kadarki tüm ders sunum notları |
| 9 | Mühendislikte Olasılık ve İstatistik | Ders sunum notları, 9. Hafta |
| 10 | Bilgisayar Bilimlerine Bir Giriş | Ders sunum notları, 10. Hafta |
| 11 | Veri Bilimi | Ders sunum notları 11. Hafta |
| 12 | Algoritmalara Giriş | Ders sunum notları 12. Hafta |
| 13 | Makine öğrenmesi ve Yapay Zekası | Ders sunum notları 13. Hafta |
| 14 | Yazılım Mühendisliği, UML, ve Sonlu Otomat | Ders sunum notları 14. Hafta |
| Kaynak |
| Powerpoint sunumları |
| 1. Saeed Moaveni, “Engineering Fundamentals: An Introduction to Engineering” Cengage Learning, 5th edition. 2. http://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-01sc-introduction-to-electrical-engineering-and-computer-science-i-spring-2011/Syllabus/MIT6_01SCS11_notes.pdf |
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
| Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı | |||||||
| No | Program Yeterliliği | Katkı Düzeyi | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
Değerlendirme Sistemi
| Katkı Düzeyi | Mutlak Değerlendirme | |
| Ara Sınavın Başarıya Oranı | 30 | |
| Genel Sınavın Başarıya Oranı | 70 | |
| Toplam | 100 | |