Bu dersin amacı, Yapay Zeka uygulamalarının temellerini tanıtmak ve öğretmektir.
Course Content
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
Teaching Methods
Assessment Methods
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
Teaching Methods:
10: Tartışma Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 23: Kavram Haritası Tekniği, 9: Anlatım Yöntemi
Assessment Methods:
A: Klasik Yazılı Sınav, E: Ödev, F: Proje Görevi, G: Kısa Sınav, H: Performans Görevi
Course Outline
Order
Subjects
Preliminary Work
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
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)
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
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
YAPAY ZEKA
BPR2114994
Güz Dönemi
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
Türkçe
Course Level
Ön Lisans
Course Type
Programa Bağlı Seçmeli
Course Coordinator
Öğr.Gör. Beyza KOYULMUŞ
Name of Lecturer(s)
Öğr.Gör. Beyza KOYULMUŞ
Assistant(s)
Aim
Bu dersin amacı, Yapay Zeka uygulamalarının temellerini tanıtmak ve öğretmektir.
Course Content
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
Teaching Methods
Assessment Methods
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
Teaching Methods:
10: Tartışma Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 23: Kavram Haritası Tekniği, 9: Anlatım Yöntemi
Assessment Methods:
A: Klasik Yazılı Sınav, E: Ödev, F: Proje Görevi, G: Kısa Sınav, H: Performans Görevi
Course Outline
Order
Subjects
Preliminary Work
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
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.
