GERİ DÖN

Ders Öğretim Planı

Dersin Kodu Dersin Adı Dersin Türü Yıl Yarıyıl AKTS Kredi
EBLG343 Yapay Zeka Seçmeli Ders Grubu 3 5 6.00 3.00

Dersin Seviyesi

Lisans

Dersin Sunulduğu Dil

İngilizce

Dersin Amacı

Bu ders, Yapay Zekâya (YZ) giriş niteliğinde bir keşif sunarak, temel kavramları, tarihçesini ve YZ teknolojilerinin evrimini kapsamaktadır. Öğrenciler; makine öğrenmesi, derin öğrenme ve sinir ağları dâhil olmak üzere çeşitli YZ yöntemlerini ve bunların sağlık, finans ve eğlence gibi sektörlerdeki gerçek dünya uygulamalarını anlayacaklardır. Ders, teknik olmayan bir yaklaşımı vurgulayarak, önceden YZ ya da kodlama deneyimi olmayan öğrenciler için erişilebilir hale getirilmektedir. Görsel materyaller, vaka çalışmaları ve etkileşimli alıştırmalar sayesinde öğrenciler, karmaşık YZ kavramlarını ilgi çekici bir biçimde kavrayabileceklerdir.

Dersi Veren Öğretim GörevlisiGörevlileri

Dr. Savaş Ünsal

Öğrenme Çıktıları

1 Yapay zekâ kavramları, teknikleri ve yöntemleri konusunda temel bir anlayış kazanın.
2 Teknik olmayan bir yaklaşımla yapay zekâ, makine öğrenmesi, derin öğrenme ve sinir ağları hakkında bilgi edinilmeesi
3 Yapay zekânın farklı sektörlerdeki pratik uygulamalarını keşfedin ve beraberindeki etik hususları anlanması
4 YZ araçları, platformları ve kodsuz (no-code) çözümlerle tanışarak, yapay zekâyı programlama bilgisi olmayanlar için erişilebilir hale getiriilmesi
5 YZ alanındaki kariyer fırsatları hakkında bilgi edinin ve bu fırsatlara nasıl hazırlanacağınızı öğrenilmesi

Öğrenim Türü

Birinci Öğretim

Dersin Ön Koşulu Olan Dersler

YOK

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Öğrencilerin, derse başlamadan önce bilgisayarlarına (PC/notebook) Python ve Jupyter Notebook kurmaları tavsiye edilmektedir.

Dersin İçeriği

Ders boyunca öğrenciler ayrıca yapay zekânın etik ve toplumsal yansımalarını inceleyecek, temel YZ araçlarını ve platformlarını tartışacak ve YZ endüstrisindeki kariyer fırsatlarını keşfedeceklerdir. Dersin sonunda öğrenciler, yapay zekânın mevcut ve gelecekteki potansiyelini kapsamlı bir şekilde anlayarak, onun modern dünyayı şekillendirmedeki rolünü takdir etmeye ve YZ ile ilgili olası kariyer yollarını değerlendirmeye hazırlanmış olacaklardır.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta Teorik [OgretimYontemVeTeknikleri] [OnHazirlik]
1 Yapay Zekaya Giriş
2 Yapay Zeka Alanları
3 Yapay Zeka için Programlama Dilleri ve Algoritmaları
4 Makine Öğrenmesine Giriş
5 Makine Öğrenmesi İş Akışı
6 Makine Öğrenmesi Model Kurulumu ve Değerlendirme
7 Yapay Zekanın Etik ve Toplumsal Yansımaları
8 ARA SINAV
9 Denetimli Öğrenmeye Detaylı Bakış
10 Denetimsiz Öğrenmeye Detaylı Bakış
11 Pekiştirmeli Öğrenmenin Temelleri
12 Derin Öğrenme ve Yapay Sinir Ağları
13 YZ Kariyerleri ve İş Profilleri
14 Yapay Zekanın Geleceği
15 Final Sınavı

Ders Kitabı Malzemesi Önerilen Kaynaklar

Artificial Intelligence: A Modern Approach" by Stuart Russell and Peter Norvig

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

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Ara Sınav 1 3 3
Final Sınavı 1 3 3
Derse Katılım 14 2 28
Bireysel Çalışma 14 2 28
Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma 1 30 30
Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma 1 40 40
Ev Ödevi 3 6 18
Toplam İş Yükü (saat) 150

Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi

PÇ 1 PÇ 2 PÇ 3 PÇ 4 PÇ 5 PÇ 6 PÇ 7 PÇ 8 PÇ 9 PÇ 10 PÇ 11
ÖÇ 1 4 5 4
ÖÇ 2 5 5 5 5
ÖÇ 3 5 4
ÖÇ 4 5 4 5
ÖÇ 5 5 5
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek