|
|
| YZT2002 | Yapay Zeka ve Bulut Teknolojileri | 2+1+0 | AKTS:4 | | Yıl / Yarıyıl | Bahar Dönemi | | Ders Duzeyi | Ön Lisans | | Yazılım Şekli | Zorunlu | | Bölümü | BİLGİSAYAR TEKNOLOJİLERİ BÖLÜMÜ | | Ön Koşul | Yok | | Eğitim Sistemi | | | Dersin Süresi | 14 hafta - haftada 2 saat teorik ve 1 saat uygulama | | Öğretim Üyesi | Öğr. Gör. Didem ÇAKIR | | Diğer Öğretim Üyesi | | | Öğretim Dili | Türkçe | | Staj | Yok | | | | Dersin Amacı: | | Yapay zeka uygulamalarında bulut teknolojilerinin kullanımını öğretmektir. Ders, Google Cloud platformundaki araçlarla veri işleme, makine öğrenimi modelleri geliştirme ve yapay zeka tabanlı çözümler oluşturma becerileri kazandırmayı hedefler. Ayrıca, yapay zeka ve bulut entegrasyonunun modern iş süreçlerindeki önemini vurgular. |
| Öğrenim Kazanımları | PÖKK | ÖY | | Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler : | | | | ÖK - 1 : | Bulut bilişimin temellerini öğrenir
| 7 | 1,6, | | ÖK - 2 : | Google Cloud?un alt yapısı hakkında bilgi sahibi olur | 4,7 | 1,6, | | ÖK - 3 : | Google Cloud'da Ağ İletişimi ve Güvenlik konularında bilgi sahibi olur
| 8 | 1,6, | | ÖK - 4 : | Google Cloud'da Veri, Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka konularını öğrenir | 3,4 | 1,5, | | 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 | | |
| Google Cloud, Google Cloud Dataproc, Google Cloud Dataflow, Google Cloud Datap rep, Google Cloud Vertex AI, Google Cloud Natural Language API, Google Cloud Spe ech API, Google Cloud Video Intelligence |
| |
| Haftalık Detaylı Ders Planı | | Hafta | Detaylı İçerik | Önerilen Kaynak | | Hafta 1 | Google Cloud?a giriş | | | Hafta 2 | Büyük veri ve büyük veri yönetim sistemleri | | | Hafta 3 | Dataproc ile büyük veri işlemleri | | | Hafta 4 | Google Cloud Dataproc: Qwik Start ? Konsol Uygulaması | | | Hafta 5 | Google Cloud Dataproc: Qwik Start - Komut Satırı Ugyulaması | | | Hafta 6 | Google Cloud Dataflow: Qwik Start - Şablonlar | | | Hafta 7 | Google Cloud Dataflow: Qwik Start - Python | | | Hafta 8 | Google Cloud Dataprep: Qwik Start ile verileri analiz için görselleştirme, temizleme ve hazırlama | | | Hafta 9 | ara sınav | | | Hafta 10 | Bulutta makine öğrenimi | | | Hafta 11 | Google Cloud Vertex AI: Qwik Start ile Veri işleme ve veri analizi için BigQuery | | | Hafta 12 | Google Cloud Vertex AI: Qwik Start Tensorflow Regressor modeli eğitimi ve buluta dağıtma | | | Hafta 13 | Google Cloud Natural Language API: Qwik Start (Bulutta Doğal Dil API) | | | Hafta 14 | Google Cloud Speech API: Qwik Start (Google konuşma tanıma API) | | | Hafta 15 | Google Cloud Video Intelligence: Qwik Start (Video içinde arama, meta veri ayıklama) | | | 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 | Amazon Web Services. (2023). Machine Learning with AWS. AWS Whitepaper. | | | 2 | Microsoft Azure. (2023). Azure Machine Learning Documentation. Microsoft. | | | |
| 1 | Marinescu, D. (2020). Cloud Computing: Theory and Practice. Morgan Kaufmann. | | | |
| 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 | 4 | 14 | 56 | | Arasınav için hazırlık | 1 | 14 | 14 | | Arasınav | 1 | 1 | 1 | | Dönem sonu sınavı için hazırlık | 2 | 14 | 28 | | Dönem sonu sınavı | 1 | 1 | 1 | | Toplam Çalışma Yükü | | | 170 |
|