GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS | Kredi |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LEE595 | Yapay Zeka ve Akademide Uygulama Alanları | Seçmeli Ders Grubu | 1 | 1 | 6.00 | 3.00 |
Dersin Seviyesi
Yüksek Lisans
Dersin Sunulduğu Dil
Dersin Amacı
Bu dersin amacı, öğrencilere yapay zekanın temel kavramlarını ve yöntemlerini tanıtmak; akademik araştırma ve eğitimde yapay zekanın kullanım alanlarını göstermek ve öğrencilerin bu teknolojileri etkin şekilde anlamaları ve uygulamaları için gerekli temel bilgileri sağlamaktır.
Dersi Veren Öğretim GörevlisiGörevlileri
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Yapay zekanın temel kavramlarını, tarihçesini ve yöntemlerini açıklar. |
| 2 | Akademik araştırmalarda ve eğitimde yapay zekanın uygulama alanlarını tanımlar. |
| 3 | Yapay zeka teknolojilerinin etik ve sosyal sorumluluk boyutlarını değerlendirir. |
Öğrenim Türü
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
yok
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Öğrencilerin yapay zeka uygulamaları üzerinde pratik deneyim kazanmaları için proje tabanlı çalışmalar yapılması önerilir. Güncel yapay zeka araçları ve platformları hakkında bilgilendirme sağlanmalıdır. Etik ve sosyal sorumluluk konuları ders kapsamında detaylı ele alınmalıdır.
Dersin İçeriği
Yapay zeka kavramı ve tarihçesi Makine öğrenmesi ve derin öğrenme temel prensipleri Doğal dil işleme (NLP) uygulamaları Görüntü işleme ve bilgisayarlı görü Akademik araştırmalarda yapay zeka kullanımı Eğitimde yapay zekanın rolü ve uygulamaları Veri madenciliği ve büyük veri analitiği Yapay zeka etiği ve sorumlulukları
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik | [OgretimYontemVeTeknikleri] | [OnHazirlik] |
|---|---|---|---|
| 1 | Yapay zekaya giriş ve tarihçesi | Anlatım, Soru-Cevap | Yapay zeka kavramlarını araştır |
| 2 | Yapay zekanın temel bileşenleri ve sınıflandırılması | Sunum, Tartışma | AI türleri ve alt dallarını incele |
| 3 | Makine öğrenmesine giriş | Anlatım, Örnek olay | Makine öğrenmesi temel prensiplerini araştır |
| 4 | Derin öğrenme ve sinir ağları | Sunum, Tartışma | Sinir ağı modellerini incele / |
| 5 | Doğal dil işleme (NLP) | Anlatım, Uygulamalı örnek | NLP uygulamalarını araştır |
| 6 | Görüntü işleme ve bilgisayarlı görü | Sunum, Grup tartışması | Görüntü işleme tekniklerini incele |
| 7 | Veri madenciliği ve büyük veri analitiği | Anlatım, Örnek olay | Büyük veri kavramlarını araştır |
| 8 | Ara sınav | Yazılı sınav | 1-7. hafta konularını tekrar et |
| 9 | Akademik araştırmalarda yapay zekanın kullanımı | Sunum, Tartışma | AI’nın akademideki uygulamalarını incele |
| 10 | Eğitimde yapay zekanın rolü | Anlatım, Grup çalışması | Eğitimde AI uygulamalarını araştır |
| 11 | Yapay zeka araçları ve platformları | Sunum, Demo | Popüler AI araçlarını incele |
| 12 | Yapay zeka projeleri ve uygulama örnekleri | Vaka analizi, Tartışma | AI projelerini araştır |
| 13 | Yapay zekada etik ve sosyal sorumluluk | Tartışma, Eleştirel analiz | AI etik sorunlarını incele |
| 14 | Yapay zekanın geleceği ve gelişim trendleri | Sunum, Tartışma | AI’nın geleceği üzerine araştırma yap |
| 15 | Genel değerlendirme ve dönem sonu projeleri | Sunum, Geri bildirim | Projeyi tamamla |
Ders Kitabı Malzemesi Önerilen Kaynaklar
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 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 1 | 72 | 72 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 1 | 76 | 76 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 150 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| ÖÇ 1 |
| ÖÇ 2 |
| ÖÇ 3 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek