ADD170
YAPAY ZEKA
- 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 Yapay zeka kavramını ve temel özelliklerini açıklayabilir.
- 2 Makine öğrenmesi ve derin öğrenme kavramlarını genel hatlarıyla açıklayabilir.
- 3 Veri ve algoritmanın yapay zekadaki rolünü kavrar.
- 4 Yapay zekanın günlük ve mesleki yaşamdaki kullanım alanlarını tanır.
- 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) İçi Etkinlikleri %40
- Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri %60
AKTS iş yükü
| Etkinlik | Sayı | Süre (saat) | Toplam (saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 1 | 1 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 1 | 15 | 15 |
| Final Sınavı | 1 | 1 | 1 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 1 | 15 | 15 |
| Derse Katılım | 14 | 2 | 28 |
| Toplam iş yükü / AKTS | 60 saat · 2 AKTS | ||