GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS | Kredi |
|---|---|---|---|---|---|---|
| EYON108 | Bilgi Teknolojileri ve Yapay Zeka | Ders | 1 | 2 | 5.00 | 3.00 |
Dersin Seviyesi
Lisans
Dersin Sunulduğu Dil
Dersin Amacı
Bilgi Teknolojileri ve Yapay Zeka konularında temel ve ileri düzey bilgi kazandırmayı amaçlamaktadır. Ders kapsamında, bilgi teknolojilerinin temel bileşenleri, veri yönetimi, ağ sistemleri, siber güvenlik, bulut bilişim gibi konular ele alınırken, yapay zekanın prensipleri, makine öğrenmesi, derin öğrenme ve doğal dil işleme gibi konular da incelenecektir. uygulamaları gibi konular hakkında bilgi sağlamayı hedefler.
Dersi Veren Öğretim GörevlisiGörevlileri
Dr. Öğr. Üyesi Polathan KÜSBECİ
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Giriş ve Temel Kavramlar. |
| 2 | Yazılım ve Donanım Kavramları |
| 3 | Bilgi Teknolojileri ve Dijital Dönüşüm |
| 4 | Bilgi Yönetimi |
| 5 | Büyük Veri ve Veri Analitiği |
| 6 | Yapay Zekâya Giriş ve Temel Kavramlar |
| 7 | Endüstri 4.0 |
| 8 | Ara sınav haftası. |
| 9 | E-İş ve E-Ticaret |
| 10 | Veri Güvenliği ve Gizlilik |
| 11 | Robotik ve Otomasyon Teknolojileri |
| 12 | Giyilebilir Teknolojiler ve Uzaktan İzleme |
| 13 | Nesnelerin İnterneti |
| 14 | Final sınavına hazırlık. Tüm dönemin tekrarı. |
Öğrenim Türü
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Teknoloji konusunda bilgi sahibi olmak.
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Yok
Dersin İçeriği
Bilgi Teknolojileri ve Yapay Zeka dersinde teknoloji konusu ile ilişkili olarak detaylı bilgi edinmesi ve anlayış kazanması beklenmektedir. Bu kapsamda dersler teorik ve uygulamalı olarak işlenerek, ilgili içeriğe ilişkin sunum yapılmaktadır.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik | [OgretimYontemVeTeknikleri] | [OnHazirlik] |
|---|---|---|---|
| 1 | Giriş ve Temel Kavramlar. | ||
| 2 | Yazılım ve Donanım Kavramları | ||
| 3 | Bilgi Teknolojileri ve Dijital Dönüşüm | ||
| 4 | Bilgi Yönetimi | ||
| 5 | Büyük Veri ve Veri Analitiği | ||
| 6 | Yapay Zekâya Giriş ve Temel Kavramlar | ||
| 7 | Endüstri 4.0 | ||
| 8 | Ara sınav haftası. | ||
| 9 | E-İş ve E-Ticaret | ||
| 10 | Veri Güvenliği ve Gizlilik | ||
| 11 | Robotik ve Otomasyon Teknolojileri | ||
| 12 | Giyilebilir Teknolojiler ve Uzaktan İzleme | ||
| 13 | Nesnelerin İnterneti | ||
| 14 | Final sınavına hazırlık. Tüm dönemin tekrarı. |
Ders Kitabı Malzemesi Önerilen Kaynaklar
Dr. Öğr. Üyesi Polathan KÜSBECİ’, 2021 yılı basımı (1. Baskı) “İşletmelerde Yapay Zeka”
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 | 3 | 42 |
| Uygulama/Pratik | 14 | 3 | 42 |
| Soru-Yanıt | 1 | 1 | 1 |
| Bireysel Çalışma | 1 | 1 | 1 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 7 | 2 | 14 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 14 | 2 | 28 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 130 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | |
| ÖÇ 1 | ||||||||
| ÖÇ 2 | ||||||||
| ÖÇ 3 | ||||||||
| ÖÇ 4 | ||||||||
| ÖÇ 5 | ||||||||
| ÖÇ 6 | ||||||||
| ÖÇ 7 | ||||||||
| ÖÇ 8 | ||||||||
| ÖÇ 9 | ||||||||
| ÖÇ 10 | ||||||||
| ÖÇ 11 | ||||||||
| ÖÇ 12 | ||||||||
| ÖÇ 13 | ||||||||
| ÖÇ 14 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek