TR EN

YAPAY ZEKA VE MAKİNE ÖĞRENMESİ DERS TANITIM VE UYGULAMA BİLGİLERİ

Kodu Dersin Adı Yarıyıl Süresi(T+U) Kredisi AKTS Kredisi
YBS414 YAPAY ZEKA VE MAKİNE ÖĞRENMESİ 5 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 Seçmeli
Dersin Veriliş Şekli -
Dersin Koordinatörü Dr.Öğr.Üyesi DİDEM TETİK KÜÇÜKELÇİ
Dersi Veren Öğretim Üyesi/Öğretim Görevlisi Dr.Öğr.Üyesi ŞEYMA BOZKURT UZAN
Ders Ön Koşulu Yok

AMAÇ VE İÇERİK

Amaç: Dersin amacı, Yapay Zeka ve Makine öğrenmesinin geçerli durumuna girişi sağlamaktır.
İçerik: Dersin içeriği, Yapay Zeka ve Makine öğrenmesi alanında farkındalık yaratarak, güncel konulara dair örnekler ile algoritmaları öğrenmektir.

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARI (Öğrenciler, bu dersi başarı ile tamamladıklarında aşağıda belirtilen bilgi, beceri ve/veya yetkinlikleri gösterirler.)

Yapay zeka ve makine öğrenmesi kavramlarını tanımlar. Bu alanda meydana gelen güncel konu ve içerikleri keşfeder. Bir işletmenin bu alanda nasıl projeler geliştirebileceğini inceler. Alanındaki algoritmalara hakim olur. Bu alanda yapılan çalışmalarda yer alabilir.

HAFTALIK DERS KONULARI VE ÖNGÖRÜLEN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI

Hafta Ön Hazırlık Konular Yöntem
1 Literatür Okuması, Güncel Örnekler Yapay zeka tarihi ve geçerli durumu nedir ve neden kullanılır? Anlatım, Tartışma, Uygulama
2 Literatür Okuması, Güncel Örnekler Makine öğrenmesi nedir ve neden kullanılır? Anlatım, Tartışma, Uygulama
3 Literatür Okuması, Güncel Örnekler Lineer Regresyon Anlatım, Tartışma, Uygulama
4 Uygulama ve Örnekler Lineer Regresyon Anlatım, Tartışma, Uygulama
5 Literatür Okuması, Güncel Örnekler Karar Ağaçları Anlatım, Tartışma, Uygulama
6 Uygulama ve Örnekler Karar Ağaçları Anlatım, Tartışma, Uygulama
7 Uygulama ve Örnekler Lineer Regresyon, Karar Ağaçları Anlatım, Tartışma, Uygulama
8 - ARA SINAV -
9 Literatür Okuması, Güncel Örnekler Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Sektörlerde Uygulama Örnekleri Anlatım, Tartışma, Uygulama
10 Literatür Okuması, Güncel Örnekler Simülasyon Anlatım, Tartışma, Uygulama
11 Uygulama ve Örnekler Simülasyon Anlatım, Tartışma, Uygulama
12 Literatür Okuması, Güncel Örnekler Dijitalleşen Dünyada Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Anlatım, Tartışma, Uygulama
13 Literatür Okuması, Güncel Örnekler Türkiyede Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Anlatım, Tartışma, Uygulama
14 Literatür Okuması, Güncel Örnekler Sunumlar Anlatım, Tartışma, Uygulama
15 Literatür Okuması, Güncel Örnekler Sunumlar Anlatım, Tartışma, Uygulama
16 - FİNAL -
17 - FİNAL -

KAYNAKLAR

Makine Öğrenmesi Teorileri ve Algoritması, Dr. Metin Bilgin, Dr. Atınç Yılmaz (Editör). 50 Soruda Yapay Zeka, Cem Say. Yapay Zeka ve Verinin Kullanımı, Öğr. Gör. Osman Gazi Güçlütürk. Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme, Prof. Dr. Necmi Gürsakal.

ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME

Yarıyıl İçi Yapılan Çalışmaların Ölçme ve Değerlendirmesi Etkinlik Sayısı Katkı Yüzdesi Açıklama
(0) Etkisiz (1) En Düşük (2) Düşük (3) Orta (4) İyi (5) Çok İyi
0 1 2 3 4 5

DERSİN PROGRAM ÖĞRENME ÇIKTILARINA KATKISI

BİLGİ
Kuramsal
Program Yeterlilikleri/Çıktıları Katkı Düzeyi
0 1 2 3 4 5
1
Yönetim ve bilişim kavramlarını tanımlar.
4
2
Verilerden elde ettiği yeni bilginin doğruluğunu, güvenilirliğini ve geçerliliğini analiz eder.
5
BİLGİ
Olgusal
Program Yeterlilikleri/Çıktıları Katkı Düzeyi
0 1 2 3 4 5
1
Elde ettiği veriyi raporlaştırır.
5
2
Alanında yazılım ve proje hazırlar.
5
BECERİLER
Bilişsel
Program Yeterlilikleri/Çıktıları Katkı Düzeyi
0 1 2 3 4 5
1
Süreçler ile ilgili veri analizinde uygun kaynakları kullanır.
5
2
İş süreçlerinin analizini yapar.
5
BECERİLER
Uygulamalı
Program Yeterlilikleri/Çıktıları Katkı Düzeyi
0 1 2 3 4 5
1
Bir takımın üyesi olarak proje yürütür.
4
2
Proje veya iş akışlarında konuya uygun olarak materyal, teknik ve analizleri uygular.
5
YETKİNLİKLER
Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği
Program Yeterlilikleri/Çıktıları Katkı Düzeyi
0 1 2 3 4 5
1
Gerek bireysel gerek takım çalışmalarında sonuç odaklı olarak sorumluluğunu yerine getirir.
5
YETKİNLİKLER
Öğrenme Yetkinliği
Program Yeterlilikleri/Çıktıları Katkı Düzeyi
0 1 2 3 4 5
1
Alanıyla ilgili neyi bilip neyi bilmediğini fark eder.
5
2
Öğrenmeyi öğrenme yaklaşımı ile teorik bilgiyi gerçek hayatta uyarlar.
5
3
Araştırmalarında yenilikçi bir yaklaşımla farklı yöntem ve teknikleri uygular.
5
YETKİNLİKLER
İletişim ve Sosyal Yetkinlik
Program Yeterlilikleri/Çıktıları Katkı Düzeyi
0 1 2 3 4 5
1
Gönüllülük ve toplumsal sorumluluk esasına dayalı projelerde elde ettiği sonuçları alanında uygular.
5
2
Çalışma arkadaşları ve meslektaşları ile sağlıklı iletişim kurar.
4
3
Analizlerini ve elde ettiği sonuçları meslektaşları ile paylaşır.
5
4
Yabancı dil yetkinliği ile uluslararası düzeyde meslektaşları ile iş birliği kurar.
5
YETKİNLİKLER
Alana Özgü Yetkinlik
Program Yeterlilikleri/Çıktıları Katkı Düzeyi
0 1 2 3 4 5
1
Verilerin toplanması, analizi ve raporlanması noktasında etik değerlere uygun davranır.
5
2
İş süreçlerinin ve sistemlerin tasarımına kaliteden ödün vermeden sürece katılır.
5
3
İçinde bulunduğu meslek dalında sürdürülebilirliğin devamı için diğer çalışanlarla iş birliği kurar.
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 0 0 0
Ödev 7 7 49
Proje Hazırlama 1 14 14
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 2 2 4
Ara Sınav 1 1 1
Ara Sınav Hazırlığı 0 0 0
Kısa Sınav 2 2 4
Kısa Sınav Hazırlığı 0 0 0
TOPLAM 42 0 129
Genel Toplam 129
Toplam İş Yükü / 25.5 5,1
Dersin AKTS(ECTS) Kredisi 5,0