|
|
| YZT1004 | Yapay Zeka Donanımları | 3+0+0 | AKTS:4 | | Yıl / Yarıyıl | Bahar Dönemi | | Ders Duzeyi | Ön Lisans | | Yazılım Şekli | Zorunlu | | Bölümü | BİLGİSAYAR TEKNOLOJİLERİ BÖLÜMÜ | | Ön Koşul | Yok | | Eğitim Sistemi | Yüz yüze | | 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 bilgisayar donanımları ve çevre birimleri hakkında bilgi vererek, yapay zeka uygulamaları için gerekli sistem gereksinimlerini ve bu donanımların önemini anlamalarını sağlamaktır. Ders, yapay zeka projelerinde doğru donanım seçimi, yapılandırma ve optimizasyon becerileri kazandırmayı hedefler. |
| Öğrenim Kazanımları | PÖKK | ÖY | | Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler : | | | | ÖK - 1 : | Bilgisayarı oluşturan donanım birimlerini tanır. | 1,2,3,4 | 1, | | ÖK - 2 : | Bilgisayarın temel bileşenlerini tanır, sistemdeki görev ve önemini bilir. | 2,3 | 1, | | ÖK - 3 : | Bileşenlerin sistemdeki önem ve gereksinimlerini bilir. | 2,3,4,5 | 1, | | ÖK - 4 : | Çevre birimlerini ve kullanım amaçları hakkında bilgi sahibi olur. | 3 | 1, | | ÖK - 5 : | Yapay zekanın ihtiyaç duyduğu donanım ve bileşenleri öğrenir. | 4,5 | 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 | | |
|
Bilgisayar donanımları ve çevre birimleri konusunda bilgilendirme, bilgisayarın temel bileşenlerini detaylı bir şekilde anlama, yapay zeka için gerekli sistem gereksinimleri ve önemi |
| |
| Haftalık Detaylı Ders Planı | | Hafta | Detaylı İçerik | Önerilen Kaynak | | Hafta 1 | Bilgisayarın tanımı ve tarihsel gelişimi | | | Hafta 2 | Bilgisayar donanımlarını tanımlama | | | Hafta 3 | Temel donanım birimleri ve çalışma prensipleri | | | Hafta 4 | Çevre birimleri | | | Hafta 5 | Anakart çeşitleri ve özellikleri, ROM, BIOS, POST | | | Hafta 6 | İşlemciler (CPU), tarihçesi, gelişimi | | | Hafta 7 | Günümüzde kullanılan işlemciler ve detaylı özellikleri | | | Hafta 8 | Bellek tipleri, farkları ve detaylı özellikleri | | | Hafta 9 | Ara sınav | | | Hafta 10 | Grafik işlemciler (GPU) ve VRAM bellekler | | | Hafta 11 | Görüntüleme ve algılama donanımları | | | Hafta 12 | Yapay zeka ve kullanım alanları | | | Hafta 13 | Yapay zeka uygulamaları ve örnekleri | | | Hafta 14 | Yapay zeka uygulama alanlarına göre donanım gereksinimleri | | | Hafta 15 | Yapay zeka uygulamalarında kullanılan bileşenler ve sistem tasarımı | | | Hafta 16 | Bu ders için Ara Sınav, 9. ve 16. haftalar arasındaki bir tarihte yapılır. Sınavın yapıldığı tarihten itibaren konular bir hafta ileri alınır | | | |
| 1 | Jouppi, N. P., Young, C., Patil, N., & diğerleri. (2017). In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing Unit. Proceedings of the 44th Annual International Symposium on Computer Architecture (ISCA). | | | 2 | Kodlab Yayınları. (2021). Donanım Destekli Yapay Zeka Sistemleri. Kodlab. | | | |
| 1 | Google. (2023). TPU Architecture and Applications. Google AI Blog. | | | |
| 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 | 3 | 14 | 42 | | Sınıf dışı çalışma | 3 | 14 | 42 | | Arasınav için hazırlık | 1 | 14 | 14 | | Arasınav | 1 | 1 | 1 | | Dönem sonu sınavı için hazırlık | 1 | 14 | 14 | | Dönem sonu sınavı | 1 | 1 | 1 | | Toplam Çalışma Yükü | | | 114 |
|