| Ders Adı | Kodu | Verildiği Yıl | Verildiği Yarıyıl | Süresi (T+U) | Yerel Kredisi | AKTS Kredisi |
| Yapay Zekada İleri Seviye Konular | CENG 625 | 5 | 11 | 3 + 0 | 3 | 7,50 |
| |
| Ders Bilgileri |
| Dersin Öğretim Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | |
| Dersin Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
| |
Dersin Öğrenme Kazanımları:
Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler: |
| 1. Derste öğretilen konu(lar) hakkında hem geniş hem de derin bilgi edinme |
| 2. Öğretilen konu(lar) hakkındaki bilimsel literatür taraması yapabilme ve bunları eleştirel olarak inceleme becerilerini geliştirme |
| |
| Dersin Önkoşulları ve Birlikte Alınması Gereken Dersler | Yok |
| Daha Önce Alınmış Olması Önerilen Dersler | Yok |
| |
Dersin Tanımı:
Yapay Zeka Alanındaki İleri Düzey Konular dersi, yapay zekâdaki en son teknikleri ve araştırmaları derinlemesine inceleyerek, temel bilgilerin üzerine çıkarak makine öğrenimi, derin öğrenme, pekiştirmeli öğrenme, doğal dil işleme ve bilgisayarla görme gibi karmaşık yöntemleri keşfeder. Öğrenciler, generatif modeller, karşıt ağlar ve açıklanabilir yapay zekâ gibi son gelişmeleri inceleyecek ve bu teknikleri çeşitli alanlardaki gerçek dünya problemlerine uygulayacaklardır. Ders, öğrencilere pratik beceriler kazandırmak amacıyla uygulamalı projeler ve araştırma analizleri üzerine yoğunlaşarak, yapay zekâ alanındaki ileri düzey zorluklarla başa çıkmalarını ve bu hızla gelişen alana katkı sağlamalarını hedeflemektedir. |
| |
| Dersin İçeriği (Haftalık Konu Dağılımı): |
| |
| Hafta | Konu |
| |
| Kaynaklar: |
| Raschka, Sebastian, et al. Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn: Develop machine learning and deep learning models with Python. Packt Publishing Ltd, 2022.
Edward Raff, Inside Deep Learning, Math, Algorithms, Models, MANNING, 2022. |
| |
| Diğer Kaynaklar: |
| Buduma, Nithin, Nikhil Buduma, and Joe Papa. Fundamentals of deep learning. " O'Reilly Media, Inc.", 2022.
|
| |
| Öğretim Yöntem ve Teknikleri: |
| Haftada 3 teorik saat. |
| |
| Değerlendirme Sistemi: |
| Yöntem | Adet | Katkı (%) |
| Ara Sınav | 1 | %30 |
| Ödev | 5 | %30 |
| Proje | 1 | %40 |
| |
| Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu? |
| Gerektirmiyor |