ADD170
YAPAY ZEKA
- Type
- Elective
- Theory / Practice / Lab
- 2 / 0 / 0
- ECTS
- 2
- Mode of study
- Birinci Öğretim
- Instructor
- Öğr. Gör. Osman Doğuş GÜLGÜN
- Prerequisite courses
- -
- Internship status
- -
Course objectives
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.
Course content
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.
Resources
Öğretim elemanı tarafından hazırlanan ders notları ve sunumlar.
Other recommended points
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.
Learning outcomes
- 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.
Weekly topics
| Week 1 | Derse giriş; yapay zeka kavramı ve temel tanımlar. |
|---|---|
| Week 2 | Yapay zekanın tarihsel gelişimi. |
| Week 3 | Yapay zekanın türleri ve temel kavramlar. |
| Week 4 | Veri ve algoritma kavramlarına giriş. |
| Week 5 | Makine öğrenmesine genel bakış. |
| Week 6 | Derin öğrenme ve yapay sinir ağlarının tanıtımı. |
| Week 7 | Yapay zekanın günlük hayattaki uygulamaları. |
| Week 8 | Ara Sınav (Vize) |
| Week 9 | Üretken yapay zeka kavramı ve tanıtımı |
| Week 10 | Güncel yapay zeka araçları ve kullanımı. |
| Week 11 | Yapay zekanın farklı sektörlerdeki kullanımı. |
| Week 12 | Doğal dil işleme ve görüntü işlemeye genel bakış. |
| Week 13 | Görüntü işleme ve bilgisayarlı görüye genel bakış. |
| Week 14 | Yapay zeka ve geleceğin meslekleri. |
| Week 15 | Yapay zeka etiği, güvenlik ve toplumsal etkiler; genel tekrar. |
| Week 16 | Final Sınavı |
Assessment
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
ECTS workload
| Event | Number | Duration (hours) | Total (hours) |
|---|---|---|---|
| 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 |
| Total workload / ECTS | 60 hours · 2 ECTS | ||