|
|
| YZT1007 | Yapay Zekaya Giriş | 3+0+0 | AKTS:4 | | Yıl / Yarıyıl | Güz Dönemi | | Ders Duzeyi | Ön Lisans | | Yazılım Şekli | Zorunlu | | Bölümü | BİLGİSAYAR TEKNOLOJİLERİ BÖLÜMÜ | | Ön Koşul | Yok | | Eğitim Sistemi | Yüz yüze , Uzaktan Eğitim | | Dersin Süresi | 14 hafta - haftada 3 saat teorik | | Öğretim Üyesi | Öğr. Gör. Didem ÇAKIR | | Diğer Öğretim Üyesi | | | Öğretim Dili | Türkçe | | Staj | Yok | | | | Dersin Amacı: | | öğrencilere yapay zekanın temel kavramlarını, tarihçesini, uygulama alanlarını ve etik sorumluluklarını tanıtarak bu alanda farkındalık kazandırmaktır. Ayrıca, başlangıç düzeyinde algoritmalar, modeller ve teknik beceriler öğreterek analitik düşünme ve problem çözme yeteneklerini geliştirmeyi hedefler. |
| Öğrenim Kazanımları | PÖKK | ÖY | | Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler : | | | | ÖK - 1 : | Temel yapay zeka kavramları bilir | 1,2 | 1, | | ÖK - 2 : | Yaygın kullanılan yapay zeka tekniklerini ve önemini öğrenir | 2 | 1, | | ÖK - 3 : | Yapay zeka geliştirmek için gerekli programlama dilleri, yazılımlar, araçlar ve süreçler
hakkında bilgi sahibi olur | 4,5 | 1, | | ÖK - 4 : | Yapay zekanın alt dallarını, ürünlerini ve gerçek hayatta kullanım alanlarını öğrenir | 3,5 | 1, | | PÖKK :Program öğrenim kazanımlarına katkı, ÖY : Ölçme ve değerlendirme yöntemi (1: Yazılı Sınav, 2: Sözlü Sınav, 3: Ev Ödevi, 4: Laboratuvar Çalışması/Sınavı, 5: Seminer / Sunum, 6: Dönem Ödevi / Proje),ÖK : Öğrenim Kazanımı | | |
| Yapay zekanın temel kavram ve yöntemleri. Yapay zeka kullanarak problem çözme; problem bilgisi kullanan ve kullanmayan arama yöntemleri. Lokal arama yöntemleri ve benzetilmiş tavlama algoritması. Meta-sezgisel algoritmalar. Yapay sinir ağlarına giriş. Oyun Problemleri. Prolog programlama dili, bilgi temsili ve mantıksal çıkarsama |
| |
| Haftalık Detaylı Ders Planı | | Hafta | Detaylı İçerik | Önerilen Kaynak | | Hafta 1 | Temel Kavramlar, Yapay Zeka tarihi ve felsefesi | | | Hafta 2 | Zeki Ajanlar | | | Hafta 3 | Yapay Zeka ile Problem Çözme ve Arama Algoritmalarına Giriş | | | Hafta 4 | Problem Bilgisi Kullanmayan Arama Algoritmaları | | | Hafta 5 | Sezgisel algoritmalar ve Arama | | | Hafta 6 | Oyun Problemleri | | | Hafta 7 | Üst-Sezgisel Arama Yöntemleri | | | Hafta 8 | Yapay Sinir Ağları | | | Hafta 9 | Arasınav | | | Hafta 10 | Bilgi Tabanlı Ajanlar | | | Hafta 11 | Makine Öğrenimi:tümevarım komutla öğrenme örneklerle öğrenme | | | Hafta 12 | Birinci Dereceden Mantıkta Çıkarsama | | | Hafta 13 | Öğrenci ödev sunumları | | | Hafta 14 | Öğrenci ödev sunumları | | | Hafta 15 | Öğrenci ödev sunumları | | | Hafta 16 | Bu ders için Ara Sınav, 7. ve 15. haftalar arasındaki bir tarihte yapılır. Sınavın yapıldığı tarihten itibaren konular bir hafta ileri alınır. | | | |
| 1 | Güven, F. (2021). Veri Bilimine Giriş ve Python ile Uygulamalar. Ankara: Akademik Yayınları. | | | 2 | Mehmet Özkan, Makine Öğrenmesine Giriş ve Uygulamalar, Kodlab. | | | |
| 1 | Stuart Russell, Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Pearson. | | | 2 | Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, Deep Learning, MIT Press. | | | |
| Ölçme Yöntemi | | Yöntem | Hafta | Tarih | Süre (Saat) | Katkı (%) | | Arasınav | 9 | | 1 | 50 | | Dönem sonu sınavı | 16 | | 1 | 50 | | |
| Öğrenci Çalışma Yükü | | İşlem adı | Haftalık süre (saat) | Hafta sayısı | Dönem toplamı | | Yüz yüze eğitim | 5 | 14 | 70 | | Sınıf dışı çalışma | 3 | 14 | 42 | | Arasınav için hazırlık | 1 | 14 | 14 | | Arasınav | 1 | 1 | 1 | | Dönem sonu sınavı için hazırlık | 3 | 14 | 42 | | Dönem sonu sınavı | 1 | 1 | 1 | | Toplam Çalışma Yükü | | | 170 |
|