| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Yapay Zeka | EFG 020 | 0 | 2 + 0 | 2 | 3 |
| Ön Koşul Dersleri | yok |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Öğr.Gör. SELÇUK SIRRI TERCAN |
| Dersi Verenler | Öğr.Gör. SELÇUK SIRRI TERCAN, Öğr.Gör.Dr. AYDIN KİPER, |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Kategorisi | Diğer |
| Dersin Amacı | Bu dersin amacı öğrencilerin yapay zekânın temel teknik ve mekanizmalarını içerecek şekilde yapay zekâ konusuna giriş yapmalarını sağlamaktır. Bu dersi tamamlayan öğrencilerin yapay zekânın tarihsel ve kavramsal gelişimini ve yapay zekânın amaçları ve bu amaçlara ulaşmak için kullandığı yöntemleri bilmesi, yapay zekânın toplumsal ve ekonomik rolünü anlaması ve problemleri analiz ederek eğitim alanında yapay zekâ tekniklerinin nerede kullanılabileceğini bilmesi amaçlanmaktadır. |
| Dersin İçeriği | Zekâ ve özellikleri; yapay zekânın tarihçesi, güncel durumu ve uygulama alanları; uzman sistemler; uzman sistemlerin kullanım alanları, bileşenleri, özellikleri, tasarımı; uzman sistemlerin eğitimde kullanımı; zeki öğrenme sistemleri; eğitimde büyük veri; öğrenme analitikleri; eğitsel ajan; uyarlanabilir öğrenme ve uyarlanabilir ölçme; mantıksal programlamada program geliştirme.
|
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|---|---|---|
| 1 | 1) Olasılıkla yapay zeka arasında ilişki kurar | Problem Çözme, Ödev, Tartışmalı Ders, Teorik Ders, Bireysel Çalışma, Tartışma, | Performans Görevi, Ödev, Sınav, |
| 2 | 2) Olasılık dağılım tablolarına göre yapay zeka yazılımı yapar | Ödev, Teorik Ders, Problem Çözme, Bireysel Çalışma, | Performans Görevi, Ödev, Sınav, |
| 3 | 3) Yapay zeka konu kodunu belirleyen kod yazar | Ödev, Teorik Ders, Problem Çözme, Bireysel Çalışma, Örnek Olay, | Sınav, Performans Görevi, Ödev, |
| 4 | 4) Yapay zeka alt iş kodunu belirleyen kod yazar | Ödev, Teorik Ders, Problem Çözme, Bireysel Çalışma, | Performans Görevi, Ödev, Sınav, |
| 5 | 5) Kütüphane bilgisi belirleyen kod yazar | Ödev, Teorik Ders, Problem Çözme, Bireysel Çalışma, | Performans Görevi, Ödev, Sınav, |
| 6 | 6) Referans bilgisi belirleyen kod yazar | Ödev, Teorik Ders, Problem Çözme, Bireysel Çalışma, | Performans Görevi, Ödev, Sınav, |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | ||
| 2 | ||
| 3 | ||
| 4 | ||
| 5 | ||
| 6 | ||
| 7 | ||
| 8 | ||
| 9 | ||
| 10 | ||
| 11 | ||
| 12 | ||
| 13 | ||
| 14 |
| Kaynaklar | |
|---|---|
| Ders Notu | Yapay zekâ ile ilgili kitaplar ve akademik çalışmalar kapsamında hazırlanan sunumlar |
| Ders Kaynakları | Yapay zekâ ile ilgili kitaplar ve akademik çalışmalar |
| Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| # | Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı |
|---|---|
| 1 | 1) Olasılıkla yapay zeka arasında ilişki kurar |
| 2 | 2) Olasılık dağılım tablolarına göre yapay zeka yazılımı yapar |
| 3 | 3) Yapay zeka konu kodunu belirleyen kod yazar |
| 4 | 4) Yapay zeka alt iş kodunu belirleyen kod yazar |
| 5 | 5) Kütüphane bilgisi belirleyen kod yazar |
| 6 | 6) Referans bilgisi belirleyen kod yazar |
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| 1. Ara Sınav | 100 |
| Toplam | 100 |
| 1. Final | 70 |
| 1. Yıl İçinin Başarıya | 30 |
| Toplam | 100 |
| AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) | 14 | 2 | 28 |
| Ara Sınav | 1 | 10 | 10 |
| Kısa Sınav | 2 | 5 | 10 |
| Ödev | 1 | 20 | 20 |
| Final | 1 | 10 | 10 |
| Toplam İş Yükü | 78 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 3,12 | ||
| dersAKTSKredisi | 3 | ||