| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Yapay Zekaya Giriş | ISE 315 | 5 | 3 + 0 | 3 | 6 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Zorunlu |
| Dersin Koordinatörü | Dr.Öğr.Üyesi ESİN AYŞE ZAİMOĞLU |
| Dersi Verenler | Dr.Öğr.Üyesi ESİN AYŞE ZAİMOĞLU, |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Kategorisi | Diğer |
| Dersin Amacı | |
| Dersin İçeriği | Yapay Zekaya Giriş ve Temel Kavramlar, Yapay Zekanın doğuşu ve günümüze gelişi, Yapay zekanın alt alanları, Makine Öğrenmesi, Yapay Sinir Ağları, Derin Öğrenme, Python Yapay Zeka kütüphanelerinin tanıtılması ve uygulamalarda kullanılması, Yapay Zeka ve Etik, Yapay zekanın farklı alanlarda kullanımına yönelik çalışmaların incelenmesi |
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|---|---|---|
| 1 | Yapay Zeka Algoritmalarının anlaşılması | Anlatım, Tartışma, Rol Oynama, | |
| 2 | Python programı ile Yapay Zeka Algoritmalarının kodlanması | Anlatım, Rol Oynama, Deney ve Laboratuvar, |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Yapay Zekaya Giriş ve Temel Kavramlar | |
| 2 | Yapay Zeka Tarihçesi | |
| 3 | Yapay Zeka ve Dijital Dönüşüm | |
| 4 | Makine Öğrenmesine Giriş | |
| 5 | Makine Öğrenmesi Algoritmaları | |
| 6 | Yapay Sinir Ağları | |
| 7 | Derin Öğrenme | |
| 8 | Yıl içi Sınavı (Vize) | |
| 9 | Python Yapay Zeka Kütüphaneleri | |
| 10 | Python ile Yapay Zeka Uygulamaları | |
| 11 | Yapay Zeka ve Etik | |
| 12 | Yapay Zekanın farklı alanlarda kullanımı | |
| 13 | Yapay Zekanın farklı alanlarda kullanımı | |
| 14 | Yapay Zekanın farklı alanlarda kullanımı |
| Kaynaklar | |
|---|---|
| Ders Notu | Haftalık paylaşılan sunumlar |
| Ders Kaynakları | AI and Machine Learning for Coders, Laurence Moroney, O’Reilly Media, Inc., 2021. Artificial Intelligence, Machine Learning and Deep Learning, O. Campesato, 2020. Yapay Zeka Uygulamaları, Prof. Dr. Çetin ELMAS, Seçkin Yayıncılık, 2018. Machine Learning, John Paul Mueller and Luca Massaron, John Wiley and Sons, 2016. |
| Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi. | ||||||
| 2 | Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. | ||||||
| 3 | Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. | ||||||
| 4 | Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. | ||||||
| 5 | Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi. | ||||||
| 6 | Bilişim Teknolojilerinin yönetim, denetim, gelişim ve güvenliği/güvenilirliği hakkında bilgi sahibi olma ve farkındalık, | ||||||
| 7 | Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi. | ||||||
| 8 | Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi. | ||||||
| 9 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi. | ||||||
| 10 | Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi. | ||||||
| 11 | Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi. | ||||||
| 12 | Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık. | ||||||
| # | Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı | PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | PÇ 11 | PÇ 12 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Yapay Zeka Algoritmalarının anlaşılması | ||||||||||||
| 2 | Python programı ile Yapay Zeka Algoritmalarının kodlanması |
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| 1. Ara Sınav | 40 |
| 1. Proje / Tasarım | 60 |
| Toplam | 100 |
| 1. Yıl İçinin Başarıya | 60 |
| 1. Final | 40 |
| Toplam | 100 |
| AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) | 16 | 3 | 48 |
| Ara Sınav | 1 | 16 | 16 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 16 | 2 | 32 |
| Performans Görevi (Seminer) | 1 | 12 | 12 |
| Final | 1 | 20 | 20 |
| Toplam İş Yükü | 128 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 5,12 | ||
| Dersin AKTS Kredisi | 6 | ||