| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Uygulamalı Yapay Zeka | YBS 616 | 0 | 3 + 0 | 3 | 6 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | Doktora |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Doç.Dr. EMRAH AYDEMİR |
| Dersi Verenler | |
| Dersin Yardımcıları | - |
| Dersin Kategorisi | Diğer |
| Dersin Amacı | Bu dersin amacı, doktora öğrencilerine yapay zekanın temel prensiplerini ve uygulamalarını öğretmektir. Ders, öğrencilere aşağıdakileri sağlayacaktır:
|
| Dersin İçeriği | Derste içerik olarak metinlerin yapay zeka ile analiz edilmesinden sonra görsellerin, videoların, seslerin, sinyallerin ve diğer her türde verinin yapay zeka ile özniteliklerinin çıkartılması, öznitelik azaltımı ve sınıflandırılması ele alınacaktır. |
| Kalkınma Amaçları |
|---|
|
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Görseller ve görseller üzerindeki işlemler | |
| 2 | Görsellerin önişlenmesi | |
| 3 | LBP ile görsellerin öznitelik çıkarımı | |
| 4 | LTP ve LPQ ile görsellerin öznitelik çıkarımı | |
| 5 | Görsellerin sınıflandırılması | |
| 6 | Sesler ve seslerin üzerindeki işlemler | |
| 7 | Seslerin önişlenmesi | |
| 8 | MFCC ile seslerin özniteliklerinin çıkarımı | |
| 9 | Sesler üzerinde farklı öznitelik çıkarım yöntemleri | |
| 10 | Seslerin sınıflandırılması | |
| 11 | Sinyal verileri ve sinyaller üzerindeki işlemler | |
| 12 | Sinyallerde öznitelik çıkarımı | |
| 13 | Çeşitli sinyallerin sınıflandırılması | |
| 14 | Sınıflandırma algoritmaları |
| Kaynaklar | |
|---|---|
| Ders Notu | |
| Ders Kaynakları |
|
| Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | En az bir yabancı dili de kullanarak kendi disiplininde derinlemesine bilgi sahibidir. | X | |||||
| 2 | Kendi disiplinindeki kavram, uygulama, model ve teoriler ile araştırma yöntem bilgisini, bilimsel çalışmalarda ele aldığı işletme ve yönetim sorunlarının çözümünde disipline orijinal katkı sunacak şekilde kullanır. | X | |||||
| 3 | Sahip olduğu bilgileri etik değerlere uygun, yasalar çerçevesinde, doğru ve güvenli şekilde kullanır. | X | |||||
| 4 | Disiplini ile ilgili sosyal konular hakkında farkındalığını gösterir. | X | |||||
| 5 | Bilimsel çalışmalarını nitelikli bilimsel mecralarda yayınlatabilir. | X | |||||
| 6 | Bilimsel çalışmalarını sözlü olarak bilimsel toplantılarda akademik teamüllere uygun bir şekilde sunabilir. | X | |||||
| 7 | Toplumsal refah oluşturmak için inovasyona dayalı girişimciliği stratejik eylemler ile ilişkilendirebilir ve tasarlayabilir. | X | |||||
| # | Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı | PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 |
|---|
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| 1. Ara Sınav | 50 |
| 1. Performans Görevi (Uygulama) | 50 |
| Toplam | 100 |
| 1. Final | 50 |
| 1. Yıl İçinin Başarıya | 50 |
| Toplam | 100 |
| AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|