YAPAY ZEKAYA GİRİŞ DERS TANITIM VE UYGULAMA BİLGİLERİ

Kodu	Dersin Adı	Yarıyıl	Süresi(T+U)	Kredisi	AKTS Kredisi
BST210	YAPAY ZEKAYA GİRİŞ	4	3	3	5

DERS BİLGİLERİ
Dersin Öğretim Dili :	Türkçe
Dersin Düzeyi	LİSANS, TYY: + 6.Düzey, EQF-LLL: 6.Düzey, QF-EHEA: 1.Düzey
Dersin Türü	Zorunlu
Dersin Veriliş Şekli	-
Dersin Koordinatörü	Dr.Öğr.Üyesi BANU KAYINOVA
Dersi Veren Öğretim Üyesi/Öğretim Görevlisi
Ders Ön Koşulu	Yok

AMAÇ VE İÇERİK
Amaç:	Bu dersin amacı, yapay zekanın tarihsel gelişimini, temel kavramlarını ve günümüzdeki uygulama alanlarını teorik bir çerçevede aktarmaktır. Öğrencilerin; zeki sistemlerin çalışma mantığını anlamaları, makine öğrenmesi ve derin öğrenme arasındaki farkları kavramaları, arama algoritmaları ve bilgi temsil yöntemleri hakkında bilgi sahibi olmaları hedeflenmektedir. Ayrıca ders, yapay zekanın etik boyutlarını ve gelecekteki potansiyel etkilerini değerlendirebilecek bir vizyon kazandırmayı amaçlar.
İçerik:	Yapay zekaya giriş dersinin içeriği; yapay zekanın tanımı, Turing testi ve rasyonel ajan kavramlarıyla başlayarak yapay zekanın tarihsel dönüm noktalarını kapsamaktadır. Problem çözme teknikleri içerisinde yer alan sezgisel arama algoritmaları, oyun teorisi ve bilgi tabanlı sistemlerin işleyiş mantığı ele alınmaktadır. Makine öğrenmesinin temel yaklaşımları olan denetimli, denetimsiz ve pekiştirmeli öğrenme modellerinin teorik altyapısı ile birlikte; yapay sinir ağları, doğal dil işleme ve bilgisayarlı görü gibi modern uygulama alanları incelenmektedir. Dersin son bölümünde ise yapay zekanın hukuk, etik ve toplum üzerindeki yansımaları bütüncül bir bakış açısıyla tartışılmaktadır.

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARI (Öğrenciler, bu dersi başarı ile tamamladıklarında aşağıda belirtilen bilgi, beceri ve/veya yetkinlikleri gösterirler.)
Yapay zekanın temel kavramlarını, tarihsel gelişim evrelerini ve "akıllı sistem" tanımını açıklar.
Problem çözme sürecinde kullanılan temel arama stratejilerini ve sezgisel (heuristic) yaklaşımları kavrar.
Makine öğrenmesi yöntemlerini (denetimli, denetimsiz, pekiştirmeli) sınıflandırır ve aralarındaki farkları belirtir.
Yapay sinir ağlarının temel yapısını ve insan beyninden esinlenen öğrenme modelini teorik olarak analiz eder.
Doğal dil işleme (NLP) ve bilgisayarlı görü (CV) gibi disiplinlerin temel çalışma prensiplerini ve kullanım alanlarını özetler.
Yapay zeka uygulamalarında karşılaşılan veri gizliliği, algoritmik yanlılık ve etik sorunları tartışır.
Yapay zekanın dijital dönüşümdeki rolünü ve gelecekteki teknolojik trendleri değerlendirir.

HAFTALIK DERS KONULARI VE ÖNGÖRÜLEN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI
Hafta	Ön Hazırlık	Konular	Yöntem
1	-	Yapay Zeka Nedir? Tanımlar, Temel Kavramlar ve Tarihçe	-
2	Kitap-Ders Notu Okuma	Zeki Ajanlar (Intelligent Agents) ve Çevre Etkileşimi	-
3	Kitap-Ders Notu Okuma	Problem Çözme: Bilgisiz Arama ve Sezgisel Arama Stratejileri	-
4	Kitap-Ders Notu Okuma	Bilgi Temsili ve Mantıksal Çıkarım Sistemleri	-
5	Kitap-Ders Notu Okuma	Makine Öğrenmesine Giriş: Temel Kavramlar ve Öğrenme Türleri	-
6	Kitap-Ders Notu Okuma	Denetimli Öğrenme: Sınıflandırma ve Regresyon Mantığı	-
7	Kitap-Ders Notu Okuma	Denetimsiz Öğrenme: Kümeleme (Clustering) Yaklaşımları	-
8	Kitap-Ders Notu Okuma	Yapay Sinir Ağları (ANN) ve Derin Öğrenmeye Giriş	-
9	Kitap-Ders Notu Okuma	Doğal Dil İşleme (NLP) ve Dil Modellerinin Evrimi	-
10	-	ARA SINAV	-
11	Kitap-Ders Notu Okuma	Bilgisayarlı Görü (Computer Vision) ve Nesne Tanıma	-
12	Kitap-Ders Notu Okuma	Uzman Sistemler ve Karar Destek Mekanizmaları	-
13	Kitap-Ders Notu Okuma	Yapay Zekada Etik, Yanlılık (Bias) ve Sorumluluk	-
14	Kitap-Ders Notu Okuma	Yapay Zekanın Geleceği ve Üretken Yapay Zeka (GenAI)	-
15	Kitap-Ders Notu Okuma	Genel Tekrar ve Vaka Analizleri	-
16	-	FİNAL	-
17	-	FİNAL	-

KAYNAKLAR
Warwick, K. (2023). Yapay zeka: Temel prensipler (A. Uysal & G. Uysal, Çev.). İstanbul: Ginko Bilim.
Öğretim elemanı tarafından sağlanacak ders notları.

ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME
Yarıyıl İçi Yapılan Çalışmaların Ölçme ve Değerlendirmesi	Etkinlik Sayısı	Katkı Yüzdesi	Açıklama	Sınav Yapılma Şekli

(0) Etkisiz	(1) En Düşük	(2) Düşük	(3) Orta	(4) İyi	(5) Çok İyi
0	1	2	3	4	5

BİLGİ
Kuramsal
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Bilişim sistemleri, yazılım geliştirme, programlama ve web teknolojilerinin temel kavramlarını, kuramlarını ve yaklaşımlarını yorumlar.					4
2	Veri bilimi, yapay zekâ, bulut bilişim ve siber güvenlik dâhil olmak üzere bilişim sistemleri yönetimi ve proje süreçlerinin kuramsal temellerini analiz eder.						5

BİLGİ
Olgusal
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Yazılım geliştirme, veri bilimi, ağ teknolojileri, web uygulamaları ve donanım–yazılım etkileşimi gibi bilişim alanlarının temel kavramlarını ve olgularını açıklar.						5
2	Kurumsal bilgi sistemleri, bulut bilişim, yapay zekâ, siber güvenlik ve proje yönetimi alanlarındaki temel kuram ve yaklaşımları tanımlar.						5

BECERİLER
Bilişsel
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Bilişim teknolojileri, yazılım geliştirme ve veri yapıları alanlarında edindiği bilgileri kullanarak karmaşık problemleri analiz eder ve uygun çözüm yöntemlerini belirler.						5
2	Bulut bilişim, yapay zekâ, siber güvenlik ve proje yönetimi konularındaki verileri eleştirel bir bakış açısıyla değerlendirerek bilişim sistemlerinin stratejik planlamasına yönelik çıkarımlar yapar.						5

BECERİLER
Uygulamalı
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Programlama dilleri, veri tabanı yönetimi, algoritmalar ve web teknolojilerini kullanarak işlevsel yazılım ve web uygulamaları geliştirir.					4
2	Bulut bilişim, kurumsal bilgi sistemleri ve proje yönetimi araçlarını kullanarak bilişim projelerini planlar, uygular ve sonuçlarını değerlendirir.				3

YETKİNLİKLER
Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Bilişim projelerini bağımsız olarak planlar, yürütür ve tamamlar; süreçte ortaya çıkan teknik ve yönetimsel sorumlulukları üstlenir.					4
2	Yazılım geliştirme ve bilgi sistemleri projelerinde ekip içinde etkin rol alır, gerektiğinde liderlik yaparak proje hedeflerine ulaşılmasını sağlar.						5

YETKİNLİKLER
Öğrenme Yetkinliği
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Bilişim teknolojilerindeki yenilikleri ve yazılım geliştirme trendlerini sürekli izler, mesleki bilgi ve becerilerini güncel tutar.						5
2	Kendi öğrenme süreçlerini değerlendirir, eksikliklerini belirler ve kişisel gelişimi için bağımsız olarak yeni öğrenme fırsatları oluşturur.						5

YETKİNLİKLER
İletişim ve Sosyal Yetkinlik
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Teknik ve teknik olmayan paydaşlara bilişim projelerini açık, anlaşılır ve ikna edici bir şekilde sunar; yazılı ve sözlü iletişim kanallarını etkin kullanır.						5
2	Farklı disiplinlerden ve kültürel arka planlardan gelen ekiplerle iş birliği yaparak bilişim projelerinde etkili katkı sağlar.					4

YETKİNLİKLER
Alana Özgü Yetkinlik
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Bilişim sistemleri, yazılım geliştirme ve veri yönetimi süreçlerinde mesleki etik ilkelere ve uluslararası standartlara uygun davranır.						5
2	Bilişim sistemleri ve teknolojileri alanında güncel araç, yöntem ve yaklaşımları kullanarak çözüm üretir ve yenilikçi projeler geliştirir.						5

DERSİN İŞ YÜKÜ VE AKTS KREDİSİ
Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri İş Yükü
Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri	Etkinlik(hafta sayısı)	Süresi(saat sayısı)	Toplam İş Yükü
Ders	14	3	42
Derse Ön Hazırlık ve Ders Sonrası Pekiştirme	14	1	14
Arazi Çalışması	0	0	0
Grup Çalışması / Ödevi	0	0	0
Laboratuvar	0	0	0
Okuma	12	2	24
Ödev	5	2	10
Proje Hazırlama	0	0	0
Seminer	0	0	0
Staj	0	0	0
Teknik Gezi	0	0	0
Web Tab. Öğrenme	0	0	0
Uygulama	0	0	0
Yerinde Uygulama	0	0	0
Mesleki Faaliyet	0	0	0
Sosyal Faaliyet	0	0	0
Tez Hazırlama	0	0	0
Alan Çalışması	0	0	0
Rapor Yazma	0	0	0
Final Sınavı	1	1	1
Final Sınavı Hazırlığı	5	3	15
Ara Sınav	1	1	1
Ara Sınav Hazırlığı	5	3	15
Kısa Sınav	0	0	0
Kısa Sınav Hazırlığı	0	0	0
TOPLAM	57	0	122