İçeriğe geç
Toros Üniversitesi

ADD170

YAPAY ZEKA

Mahkeme Büro Hizmetleri
Ders bilgi paketini indir PDF Excel Word XML CSV
Türü
Seçmeli
Teori / Uygulama / Lab.
2 / 0 / 0
AKTS
2
Öğretim türü
Birinci Öğretim
Öğretim elemanı
Öğr. Gör. Osman Doğuş GÜLGÜN
Ön koşul dersleri
-
Staj durumu
-

Dersin amacı

Bu dersin amacı, öğrencilere yapay zeka kavramını ve temel çalışma mantığını tanıtmaktır. Öğrencilerin yapay zekanın ne olduğunu, nasıl geliştiğini, günlük hayatta ve mesleki yaşamda nerelerde kullanıldığını kavramaları hedeflenmektedir. Ders, teknik uzmanlık kazandırmaktan çok, yapay zeka konusunda genel bir farkındalık ve temel düzeyde bilgi edinmeyi amaçlamaktadır.

Dersin içeriği

Yapay zeka kavramına giriş ve tarihsel gelişimi; yapay zekanın temel kavramları ve türleri; makine öğrenmesi ve derin öğrenmeye genel bakış; veri ve algoritma kavramlarının tanıtımı; yapay zekanın günlük hayattaki uygulamaları; üretken yapay zeka ve güncel araçların tanıtımı; yapay zekanın farklı sektörlerdeki kullanım alanları; yapay zeka etiği, güvenlik ve toplumsal etkilerine ilişkin temel kavramların değerlendirilmesi.

Kaynaklar

Öğretim elemanı tarafından hazırlanan ders notları ve sunumlar.

Önerilen diğer hususlar

Öğrencilerin konuları daha iyi kavrayabilmeleri için anlatılan kavramları internet üzerinde inceleyerek ve güncel yapay zeka araçlarını deneyerek pekiştirmeleri önerilir. Açık kaynak çevrimiçi öğrenme platformlarının takip edilmesi, derste tanıtılan kavramların daha iyi anlaşılmasına katkı sağlayacaktır.

Öğrenme çıktıları

  1. 1 Yapay zeka kavramını ve temel özelliklerini açıklayabilir.
  2. 2 Makine öğrenmesi ve derin öğrenme kavramlarını genel hatlarıyla açıklayabilir.
  3. 3 Veri ve algoritmanın yapay zekadaki rolünü kavrar.
  4. 4 Yapay zekanın günlük ve mesleki yaşamdaki kullanım alanlarını tanır.
  5. 5 Yapay zeka etiği, güvenlik ve toplumsal etkilerine ilişkin temel kavramları açıklayabilir.

Haftalık konular

1. hafta Derse giriş; yapay zeka kavramı ve temel tanımlar.
2. hafta Yapay zekanın tarihsel gelişimi.
3. hafta Yapay zekanın türleri ve temel kavramlar.
4. hafta Veri ve algoritma kavramlarına giriş.
5. hafta Makine öğrenmesine genel bakış.
6. hafta Derin öğrenme ve yapay sinir ağlarının tanıtımı.
7. hafta Yapay zekanın günlük hayattaki uygulamaları.
8. hafta Ara Sınav (Vize)
9. hafta Üretken yapay zeka kavramı ve tanıtımı
10. hafta Güncel yapay zeka araçları ve kullanımı.
11. hafta Yapay zekanın farklı sektörlerdeki kullanımı.
12. hafta Doğal dil işleme ve görüntü işlemeye genel bakış.
13. hafta Görüntü işleme ve bilgisayarlı görüye genel bakış.
14. hafta Yapay zeka ve geleceğin meslekleri.
15. hafta Yapay zeka etiği, güvenlik ve toplumsal etkiler; genel tekrar.
16. hafta Final Sınavı

Değerlendirme

Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri

  • Ara Sınav %100

Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri

  • Yarıyıl Sonu Sınavı %100

Yarıyıl(yıl) içi etkinliklerin ve yarıyıl(yıl) sonu sınavının başarı notuna katkısı

  • Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri %60
  • Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri %40

AKTS iş yükü

Etkinlik Sayı Süre (saat) Toplam (saat)
Derse Katılım 14 2 28
Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma 1 15 15
Final Sınavı 1 1 1
Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma 1 15 15
Ara Sınav 1 1 1
Toplam iş yükü / AKTS 60 saat · 2 AKTS

Çerez ayarları

Hangi çerezlere izin verdiğinizi seçin; tercihinizi istediğiniz zaman sayfanın altındaki "Çerez ayarları" bağlantısından değiştirebilirsiniz.