<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<ders kod="BLP117">
  <ad>AKILLI SİSTEMLER</ad>
  <program>Bilgisayar Programcılığı</program>
  <genelBilgiler>
    <bilgi ad="Yarıyıl">1</bilgi>
    <bilgi ad="Türü">Zorunlu</bilgi>
    <bilgi ad="Teori / Uygulama / Lab.">3 / 0 / 0</bilgi>
    <bilgi ad="AKTS">4</bilgi>
    <bilgi ad="Öğretim düzeyi">Ön Lisans</bilgi>
    <bilgi ad="Öğretim türü">Birinci Öğretim</bilgi>
    <bilgi ad="Öğretim elemanı">Öğr. Gör. Osman VİLLİ</bilgi>
  </genelBilgiler>
  <metin baslik="Dersin amacı">Bu dersin amacı, öğrencilere yapay zekânın temel kavramlarını öğretmek ve günlük hayatta karşılaşılan problemlerin yapay zeka teknikleri ile nasıl çözülebileceğini göstermektir.
Ders kapsamında öğrencilerin;
Yapay zekâ ve makine öğrenmesinin temel prensiplerini anlaması,
Veri, model, algoritma gibi temel kavramları öğrenmesi,
Basit yapay zeka algoritmalarının çalışma mantığını kavraması,
Günlük hayattaki problemlerin yapay zeka ile çözülüp çözülemeyeceğini analiz edebilmesi,
Yapay zekanın kullanım alanlarını ve uygulamalarını tanıması amaçlanmaktadır.</metin>
  <metin baslik="Dersin içeriği">Yapay zekaya giriş ve temel kavramlar
Yapay zekanın kullanım alanları
Veri, veri seti ve model kavramı
Makine öğrenmesi ve öğrenme türleri
Gözetimli öğrenme
Lineer regresyon yöntemi
K-Nearest Neighbor (KNN) algoritması
Öneri sistemleri
Bulanık mantık
Genetik algoritmalar
Yapay zeka sistemlerinin geliştirme aşamaları
Günlük hayatta yapay zeka uygulamaları</metin>
  <metin baslik="Kaynaklar">Yapay Zeka - Kuramdan Uygulamaya - Nobel Akademik Yayıncılık
Geleceği Şekillendiren Teknoloji - Yapay Zeka - Nobel Akademik Yayincilik</metin>
  <ogrenmeCiktilari>
    <cikti no="1">Yapay zekanın temel kavramlarını açıklayabilir.</cikti>
    <cikti no="2">Yapay zeka ile klasik algoritmik problemlerin farkını ayırt edebilir.</cikti>
    <cikti no="3">Makine öğrenmesi kavramını ve öğrenme türlerini açıklayabilir.</cikti>
    <cikti no="4">Lineer regresyon ve KNN gibi temel algoritmaların çalışma mantığını açıklayabilir.</cikti>
    <cikti no="5">Yapay zeka sistemlerinin geliştirme aşamalarını sıralayabilir.</cikti>
    <cikti no="6">Günlük hayattaki problemlerin yapay zeka ile çözülüp çözülemeyeceğini analiz edebilir.</cikti>
    <cikti no="7">Genetik algoritma ve bulanık mantık gibi yöntemlerin temel prensiplerini açıklayabilir.</cikti>
    <cikti no="8">Yapay zekanın farklı uygulama alanlarını örneklerle açıklayabilir.</cikti>
  </ogrenmeCiktilari>
  <haftalikKonular>
    <hafta no="1">Yapay zekaya giriş ve temel kavramlar</hafta>
    <hafta no="2">Yapay zekanın tarihçesi ve kullanım alanları</hafta>
    <hafta no="3">Veri, veri seti, model ve algoritma kavramları</hafta>
    <hafta no="4">Makine öğrenmesine giriş</hafta>
    <hafta no="5">Denetimli Öğrenme</hafta>
    <hafta no="6">Denetimsiz Öğrenme</hafta>
    <hafta no="7">Ara Sınav</hafta>
    <hafta no="8">Pekiştirmeli Öğrenme</hafta>
    <hafta no="9">Lineer regresyon algoritması</hafta>
    <hafta no="10">K-Nearest Neighbor (KNN) algoritması</hafta>
    <hafta no="11">Öneri sistemleri ve kullanım alanları</hafta>
    <hafta no="12">Bulanık mantık ve uygulamaları</hafta>
    <hafta no="13">Genetik algoritmalar</hafta>
    <hafta no="14">Final Sınavı</hafta>
  </haftalikKonular>
  <degerlendirme>
    <grup baslik="Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri">
      <etkinlik sayi="1" yuzde="100">Ara Sınav</etkinlik>
    </grup>
    <grup baslik="Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri">
      <etkinlik sayi="1" yuzde="100">Yarıyıl Sonu Sınavı</etkinlik>
    </grup>
    <grup baslik="Yarıyıl(yıl) içi etkinliklerin ve yarıyıl(yıl) sonu sınavının başarı notuna katkısı">
      <etkinlik sayi="0" yuzde="40">Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri</etkinlik>
      <etkinlik sayi="0" yuzde="60">Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri</etkinlik>
    </grup>
  </degerlendirme>
  <isYuku toplamSaat="103" akts="3.43">
    <etkinlik sayi="1" sureSaat="8" toplamSaat="8">Ara Sınav</etkinlik>
    <etkinlik sayi="1" sureSaat="8" toplamSaat="8">Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma</etkinlik>
    <etkinlik sayi="14" sureSaat="3" toplamSaat="42">Beyin Fırtınası</etkinlik>
    <etkinlik sayi="1" sureSaat="5" toplamSaat="5">Bütünleme Sınavı</etkinlik>
    <etkinlik sayi="1" sureSaat="30" toplamSaat="30">Rapor Hazırlama</etkinlik>
    <etkinlik sayi="1" sureSaat="10" toplamSaat="10">Rapor</etkinlik>
  </isYuku>
</ders>
