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

Türkçe

Dersin Amacı

Bu dersin amacı, öğrencilere yapay zekanın temel prensiplerini öğretmek ve akademik araştırma ve uygulamalarda yapay zekanın nasıl kullanıldığını göstermek; ayrıca öğrencilerin yapay zeka teknolojilerini akademik çalışmalarında etkin şekilde uygulayabilmelerini sağlamaktır.

Dersi Veren Öğretim GörevlisiGörevlileri

Dr. Öğr. Üyesi Gülsüm ŞANAL

Öğrenme Çıktıları

1 Öğrenci, yapay zekanın temel kavramlarını ve algoritmalarını tanımlar.
2 Öğrenci, yapay zeka teknolojilerini akademik araştırmalarda ve uygulamalarda kullanabilir.
3 Öğrenci, yapay zekanın etik ve sosyal etkilerini değerlendirir.

Öğrenim Türü

Birinci Öğretim

Dersin Ön Koşulu Olan Dersler

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Dersin İçeriği

Yapay Zekanın Tanımı ve Tarihçesi Temel Yapay Zeka Kavramları ve Algoritmaları Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme Temelleri Doğal Dil İşleme (NLP) Bilgisayarla Görü ve Görüntü İşleme Yapay Zeka ve Veri Analitiği Akademik Araştırmalarda Yapay Zeka Uygulamaları Eğitim Teknolojilerinde Yapay Zeka Yapay Zeka Destekli Karar Destek Sistemleri Yapay Zekanın Etik ve Sosyal Boyutları

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta Teorik [OgretimYontemVeTeknikleri] [OnHazirlik]
1 Yapay zekanın temel kavramları ve tarihsel gelişimi Anlatım, tartışma Yapay zeka üzerine giriş kaynaklarını inceleme
2 Akademide yapay zekanın kullanım alanlarına genel bakış Anlatım, örnek inceleme Güncel akademik AI uygulamalarını araştırma
3 Araştırmada yapay zeka: veri toplama, işleme ve analiz Anlatım, uygulama Veri analizinde kullanılan AI araçlarını inceleme
4 Akademik yazımda yapay zeka destekli araçlar Anlatım, uygulama Mendeley, Grammarly, ChatGPT gibi araçları deneme
5 Eğitimde yapay zeka: akıllı öğrenme sistemleri Anlatım, örnek çözümü AI tabanlı eğitim uygulamalarını inceleme
6 Eğitimde yapay zeka: kişiselleştirilmiş eğitim Anlatım, vaka analizi Kişiselleştirilmiş öğrenme sistemleri üzerine okuma
7 Ara Sınav Sınav, tartışma Önceki derslerin tekrar edilmesi
8 Akademik yönetimde yapay zeka Anlatım, uygulama Üniversitelerde kullanılan yönetim yazılımlarını inceleme
9 Karar destek sistemlerinde yapay zeka Anlatım, grup çalışması AI tabanlı karar destek örneklerini araştırma
10 Bilimsel yayıncılıkta yapay zeka: dergi seçimi Anlatım, uygulama Dergi seçimi için kullanılan araçları inceleme
11 Bilimsel yayıncılıkta yapay zeka: intihal tespiti Anlatım, vaka analizi Turnitin ve benzeri yazılımları araştırma
12 Bilimsel yayıncılıkta yapay zeka: hakemlik süreçleri Anlatım, uygulama AI destekli hakemlik yazılımlarını inceleme
13 Etik konular: veri güvenliği, akademik dürüstlük, yapay zekanın sınırları Tartışma, vaka analizi Etik rapor ve makaleleri inceleme
14 Akademide yapay zekanın geleceği ve yeni fırsatlar Tartışma, proje sunumu Final proje raporlarını hazırlama
15 Final

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 76 76
Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma 1 72 72
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