The aim of this course is to introduce and teach the fundamentals of Artificial Intelligence applications.
Course Content
This course contains; Introduction to Artificial Intelligence,Philosophy and History of Artificial Intelligence,Basic Concepts,Problem Solving with Artificial Intelligence,Machine Learning,Unsupervised, Supervised and Reinforcement Learning,Big Data and Computing Technology,Intelligent Agents,Deep Learning,Neural Networks,Natural Language Processing,Computer Vision,Predictive models and sample applications,The Future of Artificial Intelligence.
Course Learning Outcomes
Teaching Methods
Assessment Methods
Knows the concepts of Artificial Intelligence.
10, 16, 9
A, E, H
Knows the types of machine learning.
10, 16, 9
A, E
Knows the application areas of machine learning.
10, 16, 9
A, E, F
Knows the concepts of big data and computing technology.
16, 23, 9
A, E, F, G
Conducts current research in the field of artificial intelligence
A: Traditional Written Exam, E: Homework, F: Project Task, G: Quiz, H: Performance Task
Course Outline
Order
Subjects
Preliminary Work
1
Introduction to Artificial Intelligence
2
Philosophy and History of Artificial Intelligence
3
Basic Concepts
4
Problem Solving with Artificial Intelligence
5
Machine Learning
6
Unsupervised, Supervised and Reinforcement Learning
7
Big Data and Computing Technology
8
Intelligent Agents
9
Deep Learning
10
Neural Networks
11
Natural Language Processing
12
Computer Vision
13
Predictive models and sample applications
14
The Future of Artificial Intelligence
Resources
Course Contribution to Program Qualifications
Course Contribution to Program Qualifications
No
Program Qualification
Contribution Level
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.
2
Programlama problemleri için bilinen çözüm yöntemlerini ve özel teknikleri kullanır ve uygular.
3
Yazılım uygulamaları için gerekli olan modern teknik ve araçları kullanır.
4
Bireysel olarak ve çok disiplinli takımlarda etkin olarak çalışır.
5
Geliştirilmiş uygulama veya yazılımın test aşamalarını gerçekler ve takip eder.
6
İşyeri uygulamaları, çalışanların sağlığı, çevre ve iş güvenliği, mesleki ve etik sorumluluk, programlama uygulamalarının hukuksal sonuçları konularında farkındalığa sahiptir.
7
Bilgiye erişir ve bu amaçla kaynak araştırması yapar.
8
Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilincindedir; bilim ve teknolojideki gelişmeleri izler ve kendini sürekli yeniler.
9
Sözlü ve yazılı, gerektiğinde teknik resimler ve modern araçlar kullanarak etkin iletişim kurar.
10
Yazılım çözümlerinin ve uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlardaki etkilerinin bilincinde olur; çağın sorunları çözmede ve toplumsal ilerlemede yeni yazılımlar geliştirir.
11
Geliştirdiği yazılımın temiz ve anlaşılır olmasına özen ve dikkat gösterir.
12
Kullanıcı odaklı tasarım ilkelerine riayet eder.
Assessment Methods
Contribution Level
Absolute Evaluation
Rate of Midterm Exam to Success
40
Rate of Final Exam to Success
60
Total
100
ECTS / Workload Table
Activities
Number of
Duration(Hour)
Total Workload(Hour)
Course Hours
0
0
0
Guided Problem Solving
0
0
0
Resolution of Homework Problems and Submission as a Report
0
0
0
Term Project
0
0
0
Presentation of Project / Seminar
0
0
0
Quiz
0
0
0
Midterm Exam
0
0
0
General Exam
0
0
0
Performance Task, Maintenance Plan
0
0
0
Total Workload(Hour)
0
Dersin AKTS Kredisi = Toplam İş Yükü (Saat)/30*=(0/30)
0
ECTS of the course: 30 hours of work is counted as 1 ECTS credit.
Detail Informations of the Course
Course Description
Course
Code
Semester
T+P (Hour)
Credit
ECTS
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
BPR2214994
Spring Semester
3+0
3
5
Course Program
Çarşamba 16:30-17:15
Çarşamba 17:30-18:15
Çarşamba 18:30-19:15
Prerequisites Courses
Recommended Elective Courses
Language of Course
Turkish
Course Level
Short Cycle (Associate's Degree)
Course Type
Elective
Course Coordinator
Lect. Beyza KOYULMUŞ
Name of Lecturer(s)
Lect. Beyza KOYULMUŞ
Assistant(s)
Aim
The aim of this course is to introduce and teach the fundamentals of Artificial Intelligence applications.
Course Content
This course contains; Introduction to Artificial Intelligence,Philosophy and History of Artificial Intelligence,Basic Concepts,Problem Solving with Artificial Intelligence,Machine Learning,Unsupervised, Supervised and Reinforcement Learning,Big Data and Computing Technology,Intelligent Agents,Deep Learning,Neural Networks,Natural Language Processing,Computer Vision,Predictive models and sample applications,The Future of Artificial Intelligence.
Course Learning Outcomes
Teaching Methods
Assessment Methods
Knows the concepts of Artificial Intelligence.
10, 16, 9
A, E, H
Knows the types of machine learning.
10, 16, 9
A, E
Knows the application areas of machine learning.
10, 16, 9
A, E, F
Knows the concepts of big data and computing technology.
16, 23, 9
A, E, F, G
Conducts current research in the field of artificial intelligence
A: Traditional Written Exam, E: Homework, F: Project Task, G: Quiz, H: Performance Task
Course Outline
Order
Subjects
Preliminary Work
1
Introduction to Artificial Intelligence
2
Philosophy and History of Artificial Intelligence
3
Basic Concepts
4
Problem Solving with Artificial Intelligence
5
Machine Learning
6
Unsupervised, Supervised and Reinforcement Learning
7
Big Data and Computing Technology
8
Intelligent Agents
9
Deep Learning
10
Neural Networks
11
Natural Language Processing
12
Computer Vision
13
Predictive models and sample applications
14
The Future of Artificial Intelligence
Resources
Course Contribution to Program Qualifications
Course Contribution to Program Qualifications
No
Program Qualification
Contribution Level
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.
2
Programlama problemleri için bilinen çözüm yöntemlerini ve özel teknikleri kullanır ve uygular.
3
Yazılım uygulamaları için gerekli olan modern teknik ve araçları kullanır.
4
Bireysel olarak ve çok disiplinli takımlarda etkin olarak çalışır.
5
Geliştirilmiş uygulama veya yazılımın test aşamalarını gerçekler ve takip eder.
6
İşyeri uygulamaları, çalışanların sağlığı, çevre ve iş güvenliği, mesleki ve etik sorumluluk, programlama uygulamalarının hukuksal sonuçları konularında farkındalığa sahiptir.
7
Bilgiye erişir ve bu amaçla kaynak araştırması yapar.
8
Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilincindedir; bilim ve teknolojideki gelişmeleri izler ve kendini sürekli yeniler.
9
Sözlü ve yazılı, gerektiğinde teknik resimler ve modern araçlar kullanarak etkin iletişim kurar.
10
Yazılım çözümlerinin ve uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlardaki etkilerinin bilincinde olur; çağın sorunları çözmede ve toplumsal ilerlemede yeni yazılımlar geliştirir.
11
Geliştirdiği yazılımın temiz ve anlaşılır olmasına özen ve dikkat gösterir.
