GERİ DÖN

Ders Öğretim Planı

Dersin Kodu Dersin Adı Dersin Türü Yıl Yarıyıl AKTS Kredi
ERTS343 Yapay Zekaya Giriş Seçmeli Ders Grubu 3 5 6.00 3.00

Dersin Seviyesi

Lisans

Dersin Sunulduğu Dil

Türkçe

Dersin Amacı

Bu dersin amacı, yapay zekâ kavramının tarihsel gelişimi, temel ilkeleri, uygulama alanları ve toplumsal etkilerini kavrayarak, öğrencilere temel algoritmaları ve güncel uygulamaları tanıtmak ve yapay zekâ ile ilgili eleştirel bir düşünme becerisi kazandırmaktır.

Dersi Veren Öğretim GörevlisiGörevlileri

Öğrenme Çıktıları

1 1. Yapay zekâ kavramının tarihsel gelişimini ve temel tanımlarını açıklar.
2 2. Yapay zekânın temel bileşenlerini (algoritmalar, veriler, modeller) tanır ve açıklar.
3 3. Makine öğrenmesi ve derin öğrenme modelleri hakkında temel düzeyde bilgi sahibi olur.
4 4. Basit seviyede yapay zekâ uygulamaları geliştirir (sınıflandırma, regresyon, doğal dil işleme vb.).
5 Yapay zekâ sistemlerinin etik ve toplumsal etkilerini eleştirel bir yaklaşımla değerlendirir.

Öğrenim Türü

Birinci Öğretim

Dersin Ön Koşulu Olan Dersler

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Dersin İçeriği

Bu ders, yapay zekânın (YZ) temel kavramlarını, tarihsel gelişimini, uygulama alanlarını ve güncel teknolojilerini tanıtmayı amaçlar. Ders kapsamında makine öğrenmesi, doğal dil işleme, görüntü işleme, uzman sistemler ve robotik gibi temel alanlara giriş yapılır. Öğrenciler, algoritmik düşünme yetilerini geliştirerek YZ sistemlerinin nasıl çalıştığını kavrayacak, etik ve toplumsal etkileri hakkında eleştirel düşünme becerisi kazanacaklardır. Ayrıca, YZ’nin yazılım ve donanım gereksinimleri, veriyle ilişkisi ve gelecekteki rolü de ele alınacaktır.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta Teorik Uygulama [OgretimYontemVeTeknikleri] [OnHazirlik]
1 Giriş: Yapay zekâ nedir? – Tanımlar, tarihsel gelişim, dar ve genel yapay zekâ ayrımı
2 Yapay zekânın temel bileşenleri – Algoritmalar, veriler, modeller, öğrenme
3 Yapay zekâ türleri – Kural tabanlı sistemler, makine öğrenmesi, derin öğrenme, yapay sinir ağları
4 Makine öğrenmesine giriş – Denetimli ve denetimsiz öğrenme, temel algoritmalar (k-en yakın komşu, regresyon)
5 Derin öğrenmeye giriş – Yapay sinir ağlarının temelleri, katmanlı yapı, aktivasyon fonksiyonları
6 Doğal dil işleme (NLP) – Dil modelleme, metin sınıflandırma, ChatGPT gibi dil modelleri
7 Bilgisayarla görme – Görüntü tanıma, nesne algılama, yüz tanıma teknolojileri
8 Vize Sınavı
9 Yapay zekâ uygulama alanları – Sağlık, finans, eğitim, sanat, oyun, otomasyon
10 Yapay zekâ etiği ve toplumsal etkiler – Veri mahremiyeti, önyargı, iş gücü dönüşümü, algoritmik adalet
11 Yapay zekâ ve yaratıcı üretim – Görsel sanatlar, müzik, yazı, film: AI ile yaratım araçları
12 Kodlama uygulaması: Basit bir makine öğrenmesi projesi – Python, scikit-learn ile sınıflandırma modeli oluşturma
13 Gelecek senaryoları ve yapay süperzekâ – Transhümanizm, insan-makine simbiyozu, denetim sorunları
14 Final projelerinin sunumu ve genel değerlendirme – Takım çalışmaları, demo gösterimleri, tartışma ve geri bildirim
15 Final Sınavı

Ders Kitabı Malzemesi Önerilen Kaynaklar

1. Stuart Russell & Peter Norvig – Artificial Intelligence: A Modern Approach 2. Tom M. Mitchell – Machine Learning 3. Nils J. Nilsson – The Quest for Artificial Intelligence 4. Melanie Mitchell – Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans 5. Cathy O’Neil – Weapons of Math Destruction

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
Tartışma 1 15 15
Soru-Yanıt 1 15 15
Beyin Fırtınası 1 20 20
Proje Sunma 1 10 10
Bireysel Çalışma 1 20 20
Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma 1 35 35
Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma 1 35 35
Toplam İş Yükü (saat) 152

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