Ders Adı Yapay Zekaya Giriş
Ders Kodu IAT-4261
Dersin Türü Zorunlu
Ders Biriminin Seviyesi Ön Lisans
Yıl 2
Dönem 3.Yarıyıl
AKTS 4
Dersi Veren(ler) Dr. Öğr. Üyesi Durmuş KOÇ
Dersin Yardımcıları
Ders İşleme Biçimi Yüz Yüze
Önkoşul Dersleri
Dersin İçeriği Dersin içeriği, yapay zekanın tanımı, tarihsel gelişimi ve kullanım alanları ile başlayacak olup, makine öğrenmesi ve algoritmaları (Naive Bayes, K-Nearest Neighbors, Decision Trees, SVM) üzerine yoğunlaşacaktır. Ayrıca, sinir ağları ve derin öğrenme algoritmaları (CNN, RNN) ile doğal dil işleme ve görüntü işleme teknikleri ele alınacaktır. Ders süresince öğrenciler, gerçek dünyadan veri setleri ile uygulamalı yapay zeka projeleri gerçekleştirecek ve etik yapay zeka ile yapay zekanın sosyal etkilerini tartışacaklardır.
Dersin Verildiği Diller Türkçe
Dersin Amacı Dersin amacı, öğrencilere yapay zeka (YZ) kavramlarının ve temellerinin tanıtılmasını, yapay zeka alanındaki temel algoritmaların öğretilmesini ve bu tekniklerin gerçek dünyadaki problemlerin çözümünde nasıl uygulanacağını öğretmeyi hedeflemektedir. Bu ders kapsamında makine öğrenmesi, sinir ağları, derin öğrenme gibi modern yapay zeka tekniklerinin anlaşılması ve kullanılması amaçlanmaktadır. Ayrıca, öğrencilere yapay zeka uygulamaları geliştirme becerisi kazandırılacaktır.
Ders Yapısı
Temel/Alana Özgü Mesleki Dersler 50
Uzmanlık/Program Dersi 30
Destek Dersi 10
Beceri,İletişim ve Yönetim Becerileri Dersi 5
Aktarılabilir Beceri Dersi 5
Matematik ve Temel Bilimler 0
Temel Eğitim 0
Ders İşleme Şekli
Sınıf Dersi 0
Sınıf Dersi açıklama 0
Problem Saati 0
Problem Saati Açıklama 0
Laboratuvar 0
Laboratuvar Açıklama 0
Diğer 0
Diğer Açıklama 0
No Dersin Kazanımları  
1 Öğrenciler, yapay zeka kavramlarını ve temel algoritmalarını öğrenir.
2 Öğrenciler, yapay zeka tekniklerinin uygulamalarında nasıl kullanılacağını kavrar.
3 Öğrenciler, makine öğrenmesi ve derin öğrenme gibi modern yapay zeka tekniklerini öğrenir ve uygulamalı olarak projelerde kullanabilir
4 Öğrenciler, yapay zeka kullanımına dair uygulamalar geliştirebilir.
5 Öğrenciler, gerçek dünya veri setleri ile çalışarak, yapay zeka modelleri oluşturabilir.
DERSİN KAZANIMLARI / PROGRAM YETERLİKLERİ İLİŞKİ MATRİSİ
DKPÇ1PÇ2PÇ3PÇ4PÇ5PÇ6PÇ7PÇ8PÇ9PÇ10PÇ11PÇ12PÇ13PÇ14PÇ15
1
2
3
4
5
5-Çok Yüksek İlişkili 4- Yüksek İlişkili 3-Orta İlişkili 2- Zayıf İlişkili 1-İlişkisiz
Hafta Konular  
1 Yapay Zekaya Giriş
  Ön Hazırlık: Yapay zeka tanımı ve tarihçesi
2 Problem Çözme ve Arama Algoritmaları
  Ön Hazırlık: Arama algoritmalarını inceleyin
3 Makine Öğrenmesi: Temeller ve Türler
  Ön Hazırlık: Makine öğrenmesi türlerini inceleyin
4 Regresyon ve Sınıflandırma Algoritmaları
  Ön Hazırlık: Regresyon ve sınıflandırma tekniklerini inceleyin
5 Karar Ağaçları ve Topluluk Yöntemleri
  Ön Hazırlık: Karar ağaçlarını ve topluluk yöntemlerini inceleyin
6 Sinir Ağlarına Giriş ve Perceptron Modeli
  Ön Hazırlık: Sinir ağları ve perceptron üzerine çalışın
7 Derin Öğrenme ve CNN Kullanımı
  Ön Hazırlık: CNN ve görüntü işleme hakkında çalışın
8 Derin Öğrenme ve CNN Kullanımı, Ara Sınav
  Ön Hazırlık: İlk 7 haftanın konularını gözden geçirin
9 Doğal Dil İşleme (NLP)
  Ön Hazırlık: NLP temellerini inceleyin
10 Pekiştirmeli Öğrenme: Temeller ve Uygulamalar
  Ön Hazırlık: Pekiştirmeli öğrenmeyi çalışın
11 Gözetimsiz Öğrenme: Kümeleme ve Boyut Azaltma
  Ön Hazırlık: Kümeleme yöntemlerini inceleyin
12 Yapay Zeka Uygulamaları Gerçek Dünyada
  Ön Hazırlık: Gerçek dünya yapay zeka örneklerini araştırın
13 Yapay Zekada Etik ve Gelecekteki Yönelimler
  Ön Hazırlık: Yapay zeka etiğini inceleyin
14 Yapay Zekanın Gelecekteki Uygulama Alanları
  Ön Hazırlık: Yapay zeka teknolojilerinin geleceğini araştırın
No Program Çıktısı Katkı Düzeyi
1 Mesleği ile ilgili temel, güncel ve uygulamalı bilgilere sahip olur. 2
2 İş sağlığı ve güvenliği, çevre bilinci ve kalite süreçleri hakkında bilgi sahibi olur. 1
3 Mesleği için güncel gelişmeleri ve uygulamaları takip eder, etkin şekilde kullanır. 2
4 Mesleği ile ilgili bilişim teknolojilerini (yazılım, program, animasyon vb.) etkin kullanır. 2
5 Mesleki problemleri ve konuları bağımsız olarak analitik ve eleştirel bir yaklaşımla değerlendirme ve çözüm önerisini sunabilme becerisine sahiptir. 2
6 Bilgi ve beceriler düzeyinde düşüncelerini yazılı ve sözlü iletişim yolu ile etkin biçimde sunabilir, anlaşılır biçimde ifade eder. 1
7 Alanı ile ilgili uygulamalarda karşılaşılan ve öngörülemeyen karmaşık sorunları çözmek için ekip üyesi olarak sorumluluk alır. 1
8 Kariyer yönetimi ve yaşam boyu öğrenme konularında farkındalığa sahiptir. 2
9 Alanı ile ilgili verilerin toplanması, uygulanması ve sonuçlarının duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik değerlere sahiptir. 2
10 Bir yabancı dili kullanarak alanındaki bilgileri takip eder ve meslektaşları ile iletişim kurar. 2
11 Ağ yapıları, protokoller ve iletişim prensiplerini açıklar ve uygular. 1
12 Ağ hata ayıklama, sorun giderme ve güvenliğini sağlar. 1
13 Ağ cihazlarının temel programlamasını yapar. 1
14 Alanı ile ilgili matematiksel hesaplamaları yapar. 2
15 Ağ işletim sistemi ve servislerini kurar, kullanır, sorunlarını giderir. 1
Yarıyıl İçi Çalışmaları Sayısı Katkı Payı
Ara Sınav 1 50
Kısa Sınav 0 0
Ödev 1 50
Devam 0 0
Uygulama 0 0
Labaratuvar 0 0
Proje 0 0
Atölye 0 0
Seminer 0 0
Arazi Çalışması 0 0
Sözlü sınav 0 0
Portfolyo 0 0
Doküman İncelemesi 0 0
Performans değerlendirme 0 0
Sunum 0 0
Alan Çalışması 0 0
Vaka Çalışması 0 0
Video Kaydı 0 0
Öz değerlendirme 0 0
Akran Değerlendirme 0 0
Eşleştirme Testleri 0 0
Çoktan seçmeli test 0 0
Kısa Cevaplı test 0 0
Kontrol listeleri 0 0
Dereceleme Ölçekleri 0 0
Zihin Haritalama 0 0
Araştırma yazısı 0 0
Çevrimiçi anket 0 0
Çevrimiçi Kısa sınav 0 0
TOPLAM 100
Yıliçinin Başarıya Oranı 40
Finalin Başarıya Oranı 60
TOPLAM 100
AKTS kredilerinin belirlenmesinde öğrenci işyükü anketlerinden faydalanılmaktadır.
Etkinlik Sayısı Süresi Toplam
Ders Süresi (Sınav Haftaları Hariç) 14 3 42
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi 14 4 56
Ödevler 1 14 14
Sunum/Seminer 0 0 0
Proje 0 0 0
Laboratuar Çalışması 0 0 0
Arazi ya da Alan Çalışması 0 0 0
Kısa Sınav 0 0 0
Araştırma 0 0 0
Rapor Yazma/Rapor sunumu 0 0 0
Vaka İncelemesi 0 0 0
Staj 0 0 0
Uygulama/Materyal Hazırlama 0 0 0
Tez Çalışması 0 0 0
Ara Sınavlar 1 1 1
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 1 1
İşyükü Saati (30) 0
Toplam İşyükü / Saat 114    
Dersin Akts Kredisi 4    
Ders Notu Demirkol, Zafer. "Herkes İçin Yapay Zekâ." Genç Destek Yayınları, 3. Baskı.
Diğer Kaynaklar Demirkol, Zafer. "Herkes İçin Yapay Zekâ." Genç Destek Yayınları, 3. Baskı.
Materyal
Dökümanlar Demirkol, Zafer. "Herkes İçin Yapay Zekâ." Genç Destek Yayınları, 3. Baskı.
Ödevler Öğretim elemanı tarafından bölüm konuları kapsamında verilecektir.
Sınavlar Bir vize ve bir final sınavından oluşur.
Materyal Diğer
Planlanmış Öğrenme Faaliyetleri ve Öğretim Yöntemleri











Course Weekly Schedules