GERİ DÖN

Ders Öğretim Planı

Dersin Kodu Dersin Adı Dersin Türü Yıl Yarıyıl AKTS Kredi
YZM519 Yapay Zeka Seçmeli Ders Grubu 1 1 6.00 3.00

Dersin Seviyesi

Yüksek Lisans

Dersin Sunulduğu Dil

Türkçe

Dersin Amacı

Bu dersin amacı, öğrencilere yapay zeka kavramlarını ve temel algoritmalarını öğretmek, bilgi temsili, mantık programlama, arama algoritmaları gibi konulara odaklanmak, makine öğrenmesi ve farklı öğrenme yöntemlerini işlemek, doğal dil işleme, görüntü işleme, derin öğrenme gibi uygulama alanlarına değinmek, yapay zeka etiği ve robotik gibi konuları ele almak, yapay zeka teknolojilerinin çeşitli uygulamalarını incelemektir.

Dersi Veren Öğretim GörevlisiGörevlileri

-

Öğrenme Çıktıları

1 Yapay zeka kavramlarını ve temel yöntemleri anlama becerisi geliştirmek.
2 Makine öğrenmesi, doğal dil işleme ve görüntü işleme gibi yapay zeka alanlarını anlama ve uygulama yetkinliği kazanmak.
3 Yapay zeka modelleri ve algoritmalarını geliştirme, eğitme ve değerlendirme becerisi geliştirmek.
4 Veri analitiği ve büyük veri tekniklerini yapay zeka projelerinde kullanma yetkinliği kazanmak.
5 Developing the ability to design and evaluate artificial intelligence systems with ethics and responsibility.

Öğrenim Türü

Birinci Öğretim

Dersin Ön Koşulu Olan Dersler

YOK

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

YOK

Dersin İçeriği

Bu dersin amacı, öğrencilere yapay zeka kavramlarını ve temel algoritmalarını öğretmek, bilgi temsili, mantık programlama, arama algoritmaları gibi konulara odaklanmak, makine öğrenmesi ve farklı öğrenme yöntemlerini işlemek, doğal dil işleme, görüntü işleme, derin öğrenme gibi uygulama alanlarına değinmek, yapay zeka etiği ve robotik gibi konuları ele almak, yapay zeka teknolojilerinin çeşitli uygulamalarını incelemektir.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta Teorik [OgretimYontemVeTeknikleri] [OnHazirlik]
1 Yapay Zeka Girişi
2 Yapay Zeka Tarihi ve Temel Kavramlar
3 Bilgi Temsili ve Mantık Programlama
4 Arama Algoritmaları ve Heuristik Yaklaşımlar
5 Makine Öğrenmesi: Temel Kavramlar ve Algoritmalar
6 Gözetimli Öğrenme
7 Gözetimsiz Öğrenme
8 Ara Sınav
9 Doğal Dil İşleme
10 Görüntü İşleme ve Bilgisayarlı Görü
11 Derin Öğrenme ve Sinir Ağları
12 Yapay Zeka ve Etik
13 Robotik ve Yapay Zeka
14 Yapay Zeka Uygulamaları
15 Final Sınavı

Ders Kitabı Malzemesi Önerilen Kaynaklar

"Artificial Intelligence: A Modern Approach" - Stuart Russell, Peter Norvig "Machine Learning" - Tom Mitchell "Deep Learning" - Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville

Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları

Değerlendirme

Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri Adet Değer
Ara Sınav 1 100
Toplam 100
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri Adet Değer
Final Sınavı 1 100
Toplam 100
Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri 40
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri 60

Staj Durumu

-

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Ara Sınav 1 1 1
Final Sınavı 1 1 1
Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma 1 76 76
Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma 1 72 72
Toplam İş Yükü (saat) 150

Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi

ÖÇ 1
ÖÇ 2
ÖÇ 3
ÖÇ 4
ÖÇ 5
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek