| Ders Adı | Kodu | Verildiği Yıl | Verildiği Yarıyıl | Süresi (T+U) | Yerel Kredisi | AKTS Kredisi |
| Yapay Zeka | CPR 256 | | | 3 + 0 | 3 | 5,00 |
| |
| Ders Bilgileri |
| Dersin Öğretim Dili | İngilizce |
| Dersin Seviyesi | Ön Lisans |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
| |
Dersin Öğrenme Kazanımları:
Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler: |
| 1. Yapay zekanın temel kavramlarını ve tarihçesini açıklayabilir. |
| 2. Yapay zeka algoritmalarını ve temel tekniklerini tanımlayabilir. |
| 3. Makine öğreniminin temel prensiplerini anlayarak, algoritmaları uygulayabilir. |
| 4. Doğal dil işleme ve görüntü işleme tekniklerini tanır ve basit uygulamalar geliştirebilir. |
| 5. Yapay zekanın etik yönlerini ve sosyal etkilerini değerlendirebilir. |
| |
| Dersin Önkoşulları ve Birlikte Alınması Gereken Dersler | Yok |
| Daha Önce Alınmış Olması Önerilen Dersler | Yok |
| |
Dersin Tanımı:
Bu ders, yapay zekânın temel kavramlarını, yöntemlerini ve uygulama alanlarını tanıtmayı amaçlamaktadır. Öğrencilere arama algoritmaları, bilgi temsili, karar verme süreçleri, makine öğrenmesi ve üretken yapay zekâ modelleri gibi temel yapay zekâ teknikleri hakkında teorik ve pratik bilgiler kazandırılır. Üretken yapay zekâ teknolojilerinin programlama ortamlarında nasıl entegre edileceği örnek uygulamalarla gösterilir. |
| |
Üretken Yapay Zeka Kullanımı:
Ders kapsamında, ChatGPT, DALL·E, Copilot, gibi üretken yapay zekâ araçlarının; kod üretimi, açıklama yazımı, algoritma önerisi, görsel üretimi, proje fikirleri oluşturma gibi alanlarda nasıl kullanılabileceği gösterilecektir. Etik kullanımı ve akademik dürüstlük çerçevesinde kullanımına dair politika da dersin başında öğrencilere açıklanır. |
| |
| Dersin İçeriği (Haftalık Konu Dağılımı): |
| |
| Hafta | Konu |
| 1 | Yapay Zeka Nedir? |
| 2 | Yapay Zekanın Bileşenleri Algoritmalar, veri, hesaplama gücü ve modellerin tanıtımı. |
| 3 | Arama ve Problem Çözme |
| 4 | Heuristik ve A* Algoritması |
| 5 | Makine Öğrenimi Temelleri |
| 6 | Lineer Regresyon ve K-Nearest Neighbor (KNN) |
| 7 | Yapay Sinir Ağları ve Derin Öğrenme |
| 8 | Ara Sınav |
| 9 | Doğal Dil İşleme (NLP) |
| 10 | Görüntü İşleme Temelleri Görüntü tanıma, nesne algılama |
| 11 | Yapay Zekanın Etik ve Sosyal Boyutları |
| 12 | Basit bir YZ projesinin tasarlanması ve uygulanması |
| 13 | Güncel YZ Teknolojileri ve Araçlar |
| 14 | Genel Değerlendirme ve Geri Bildirim |
| |
| Kaynaklar: |
| Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson Education.
Alpaydın, E. (2021). Introduction to Machine Learning (4th ed.). MIT Press. |
| |
| Diğer Kaynaklar: |
| Mitchell, T. M. (1997). Machine Learning. McGraw-Hill.
Chollet, F. (2018). Deep Learning with Python. Manning Publications.
Stewart, J. (2021). AI and Machine Learning for Coders. O'Reilly Media. |
| |
| Öğretim Yöntem ve Teknikleri: |
| Öğretim politikası: Ders haftalık olarak üç saattir ve yüz yüze sınıf ortamında yapılacaktır. Öğrencilerin ders içerisindeki değerlendirmesinde vize, ödev ve final sınavları yer alacaktır.
Derse Devam Hakkında: Ara sınav ve final sınavlarının yanı sıra dönem boyunca gerçekleştirilmesi planlanan sınıf içi etkinliklere katılmayı tercih etmeyen ve verilen ödevleri teslim etmeyen öğrencilerin “NA” notu alacaklardır. Ayrıca, öğrencilerin derse katılımlarının nihai dönem notuna dahil edilecektir. |
| |
| Değerlendirme Sistemi: |
| Yöntem | Adet | Katkı (%) |
| Proje | 1 | %25 |
| Final Sınavı | 1 | %50 |
| Ara Sınav | 1 | %25 |
| |
| Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu? |
| Gerektirmiyor |
| |
Dersin AKTS İş Yükü:
|
| # | Aktivite | Adet | Süre (Saat) | İş Yükü |
| 1 | Derslere Katılım (haftalık bazda) | 14 | 3,00 | 42,00 |
| 2 | Laboratuvarlara/Derslere Katılım (haftalık bazda) | 0 | 0,00 | 0,00 |
| 3 | Notların önceden hazırlanması ve son haline getirilmesi (haftalık bazda) | 0 | 0,00 | 0,00 |
| 4 | İlgili materyalin toplanması ve seçilmesi (bir kez) | 1 | 10,00 | 10,00 |
| 5 | İlgili materyalin kendi kendine incelenmesi (haftalık bazda) | 10 | 2,00 | 20,00 |
| 6 | Ev ödevleri | 0 | 0,00 | 0,00 |
| 7 | Sınavlara Hazırlık | 0 | 0,00 | 0,00 |
| 8 | Ara Sınavlara Hazırlık (Sınavların süresi dahil) | 1 | 15,00 | 15,00 |
| 9 | Dönem Ödevi/Vaka Çalışması Raporunun Hazırlanması (sözlü sunum dahil) | 0 | 0,00 | 0,00 |
| 10 | Dönem Projesi/Saha Çalışması Raporunun Hazırlanması (sözlü sunum dahil) | 1 | 20,00 | 20,00 |
| 11 | Final Sınavına Hazırlık (sınav süresi dahil) | 1 | 15,00 | 15,00 |
| |
Dersin Program Yeterlilikleri vs. Öğrenme Kazanımları:
|
| # | Program Yeterlilikleri | Katkı (0-4) |
| 1 | Bilgisayar sistemlerinde yeterli altyapıya sahip olma; bu alandaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri bilgisayar sistemlerinde kullanabilme becerisi, Bilgisayar sistemindeki problemleri saptama, tanımlama ve çözme becerisi; bu amaçla uygun yöntemler ve tekniklerini seçme ve uygulama becerisi | 1 |
| 2 | Bir sistemi, sistem bileşenini ya da süreci analiz etme ve istenen gereksinimleri karşılamak üzere gerçekçi kısıtlar altında tasarlama becerisi; bu doğrultuda modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi, Bilgisayar programında gerekli olan teknik araçları seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin kullanma becerisi | 1 |
| 3 | Bilgisayar Teknolojileri ve Programlama alanında tanımı iyi yapılmış problemlerin çözümü için gerekli olan verileri tanımlama, toplama ve kullanmayı etkin bir biçimde yapabilmek; pratik uygulamalarda gereken teorik bilgileri, el ve/veya düşünsel becerileri kullanabildiğini göstermek | 3 |
| 4 | İleri düzey programlama becerisi kazanır. Güncel bilgisayar programlama teknolojilerini kullanarak sektörün beklentilerini karşılayacak şekilde Bilgisayar Programcılığı ile ilgili süreci/süreçleri planlama becerisine sahip olmak. | 1 |
| 5 | Bağımsız çalışabilme, inisiyatif alabilme, özgün içerikler oluşturabilme ve yazılım takımları içinde verimli çalışabilme becerisine sahip olmak. | 3 |
| 6 | Türkçeyi ve İngilizce yazılı ve sözlü olarak etkin bir biçimde kullanabilme, sunulan Bilgisayar Programcılığı bilgisini kolayca takip etme ve meslektaşlarıyla etkin bir biçimde iletişim kurabilme becerisine sahip olmak. | 0 |
| 7 | Sorunların çözümünde bilimsel yöntemler kullanmayı benimser ve problem çözme becerisini geliştirir. | 1 |
| 8 | Bilgiye erişebilmeye bu amaçla kaynak araştırması yapabilme, veri tabanları ve diğer bilgi kaynaklarını kullanabilme becerisi, Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi | 1 |
| 9 | Kendi alanı ile ilgili çalışmalarda öngörülmeyen durumlarla ilgili sorunları belirleme ve çözüm arama yeteneğini kazandığını göstermek | 2 |
| 10 | Bilgiye erişebilme bilimde ve teknolojide gelişmeleri takip edebilme ve sürekli kişisel gelişimi sürdürebilme becerisine sahip olmak | 1 |
| 11 | Mesleki, hukuksal, sosyal ve etik sorumluluklarını anlayabilir ve uygular. | 0 |