GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS | Kredi |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ESOF325 | Introduction to Artificial Intelligence | Seçmeli Ders Grubu | 3 | 5 | 6.00 | 3.00 |
Dersin Seviyesi
Lisans
Dersin Sunulduğu Dil
Dersin Amacı
Bu ders, yapay zeka (AI) teknolojilerinin temel kavramlarını, tarihçesini ve gelişimini kapsayan bir giriş niteliğinde bir keşif sunmayı amaçlamaktadır. Öğrenciler, makine öğrenimi, derin öğrenme ve sinir ağları gibi çeşitli AI metodolojilerinin yanı sıra, sağlık, finans ve eğlence gibi sektörlerdeki gerçek dünya uygulamaları hakkında bilgi edineceklerdir. Ders, teknik olmayan bir yaklaşımı vurgulamakta ve AI veya kodlama deneyimi olmayan öğrencilerin de dersleri kolayca takip etmelerini sağlamaktadır. Görsel yardımcılar, vaka çalışmaları ve etkileşimli alıştırmalar, öğrencilerin karmaşık AI kavramlarını ilgi çekici bir şekilde kavramalarına yardımcı olacaktır. Kurs boyunca öğrenciler ayrıca AI'nın etik ve toplumsal etkilerini inceleyecek, önemli AI araçlarını ve platformlarını tartışacak ve AI endüstrisindeki kariyer fırsatlarını keşfedeceklerdir. Kursun sonunda öğrenciler, AI'nın mevcut ve gelecekteki potansiyelini kapsamlı bir şekilde anlayarak, modern dünyayı şekillendirmedeki rolünü takdir etmeye ve AI ile ilgili olası kariyer yollarını değerlendirmeye hazır hale geleceklerdir.
Dersi Veren Öğretim GörevlisiGörevlileri
Öğrenme Çıktıları
| 1 | AI kavramları, teknikleri ve metodolojileri hakkında temel bilgiler edinir. |
| 2 | Teknik olmayan bir yaklaşımla makine öğrenimi, derin öğrenme ve sinir ağları hakkında bilgi edinir. |
| 3 | Çeşitli sektörlerde AI'nın pratik uygulamalarını keşfedin ve ilgili etik hususları anlar. |
| 4 | AI araçları, platformları ve kod gerektirmeyen çözümlerle tanışın, AI'yı programcı olmayanlar için erişilebilir hale getirir. |
| 5 | AI alanında kariyer fırsatları hakkında bilgi edinin ve bunlara nasıl hazırlanacağınızı öğrenr. |
Öğrenim Türü
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Yok
Dersin İçeriği
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik | [OgretimYontemVeTeknikleri] | [OnHazirlik] |
|---|---|---|---|
| 1 | Introduction to AI | ||
| 2 | Domains of AI | ||
| 3 | Programming Languages for AI | ||
| 4 | Introduction to Machine Learning | ||
| 5 | Machine Learning Workflow | ||
| 6 | Machine Learning Model Building | ||
| 7 | Machine Learning Model Evaluation | ||
| 8 | Ara Sınav | ||
| 9 | Supervised Learning in Detail | ||
| 10 | Unsupervised Learning in Detail | ||
| 11 | Deep Learning and Neural Networks | ||
| 12 | Ethical and Societal Implications of AI | ||
| 13 | AI Careers and Job Pro les | ||
| 14 | The Future of AI | ||
| 15 | Final Sınavı |
Ders Kitabı Malzemesi Önerilen Kaynaklar
Stuart Russell and Peter Norvig, Arti cial Intelligence: A Modern Approach, Pearson, 2010, Third Edition, ISBN-13: 978-0-13-604259-4. Wolfganf Ertel, Introduction to Arti cial Intelligence, Springer, 2017, Second Edition, ISBN-13: 978-3-319- 58487-4.
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 |
| Derse Katılım | 14 | 1 | 14 |
| Ödev Problemleri için Bireysel Çalışma | 5 | 15 | 75 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 1 | 30 | 30 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 1 | 40 | 40 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 161 | ||
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