GERİ DÖN

Ders Öğretim Planı

Dersin Kodu Dersin Adı Dersin Türü Yıl Yarıyıl AKTS Kredi
ESOF319 Artificial Intelligence Seçmeli Ders Grubu 3 5 6.00 3.00

Dersin Seviyesi

Lisans

Dersin Sunulduğu Dil

İngilizce

Dersin Amacı

Bu kursun amacı, öğrencilere Yapay Zeka'nın (AI) temel kavramlarını, alanlarını, etik sonuçlarını ve çeşitli endüstrilerdeki uygulamalarını kapsamlı bir şekilde anlamalarını sağlamaktır. Öğrenciler farklı AI teknolojilerini keşfedecek, AI modelleri oluşturma ve değerlendirme süreçleri hakkında bilgi edinecek ve AI'ın toplumsal etkisi ile kariyer fırsatlarına dair içgörüler kazanacaklar. Kursun sonunda öğrenciler, AI'ın potansiyelini ve zorluklarını anlayabilecek ve bu hızla gelişen alanda daha fazla öğrenme veya bir kariyer sürdürme konusunda bilgi sahibi olacaklar.

Dersi Veren Öğretim GörevlisiGörevlileri

Dr. Öğr. Üyesi Savaş Ünsal

Öğrenme Çıktıları

1 • Gain a foundational understanding of AI concepts, techniques, and methodologies.
2 • Learn about machine learning, deep learning, and neural networks through a non-technical approach.
3 • Explore practical applications of AI in various industries and understand the ethical considerations involved.
4 • Become familiar with AI tools, platforms, and no-code solutions, making AI accessible to non-programmers.
5 • Gain insights into career opportunities in the AI field and learn how to prepare for them.

Öğrenim Türü

Birinci Öğretim

Dersin Ön Koşulu Olan Dersler

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Dersin İçeriği

Bu ders, Yapay Zeka'nın (AI) temel kavramlarını, tarihini ve AI teknolojilerinin evrimini kapsayan bir giriş seviyesinde keşif sunar. Öğrenciler, makine öğrenimi, derin öğrenme ve sinir ağları gibi çeşitli AI metodolojilerini ve bunların sağlık, finans ve eğlence gibi endüstrilerdeki gerçek dünya uygulamalarını anlama fırsatı bulacaklar. Kurs, teknik olmayan bir yaklaşım vurgusuyla, AI veya kodlama deneyimi olmayan öğrencilere de ulaşılabilir hale getirilmiştir. Görsel yardımlar, vaka çalışmaları ve etkileşimli egzersizler, öğrencilerin karmaşık AI kavramlarını ilgi çekici bir şekilde kavramalarına yardımcı olacaktır. Ders boyunca öğrenciler ayrıca, AI'ın etik ve toplumsal sonuçlarını inceleyecek, önemli AI araçları ve platformları hakkında tartışacak ve AI endüstrisi içinde kariyer fırsatlarını keşfedecekler. Kursun sonunda, öğrenciler AI'ın mevcut ve gelecekteki potansiyelini kapsamlı bir şekilde anlamış olacak, modern dünyayı şekillendirmedeki rolünü takdir etmeye ve AI ile ilgili olası kariyer yollarını düşünmeye hazır hale gelecekler.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta Teorik [OgretimYontemVeTeknikleri] [OnHazirlik]
1 Introduction to Artificial Intelligence
2 Domains of Artificial Intelligence
3 Programming Languages for AI
4 Introduction to Machine Learning
5 Machine Learning Workflow
6 Machine Learning Model Building and Evaluation
7 MidTerm Exam
8 Supervised Learning in Detail
9 Unsupervised Learning in Detail
10 Reinforcement Learning Fundamentals
11 Deep Learning and Neural Networks
12 Ethical and Societal Implications of AI
13 AI Careers and Job Profiles
14 The Future of AI
15 Final Exam

Ders Kitabı Malzemesi Önerilen Kaynaklar

Artificial Intelligence: A Modern Approach, Stuart J. Russell and Peter Norvig, Pearson, Third Edition, ISBN-13 978-0-13-604259-4

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 2 2
Final Sınavı 1 2 2
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 4 5 20
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
ÖÇ 2
ÖÇ 3
ÖÇ 4
ÖÇ 5
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek