BİLİŞİM GÜVENLİĞİ TEKNOLOJİSİ
Kazanılan Yeterlilik Program Süresi Toplam Kredi (AKTS) Öğretim Şekli Yeterliliğin Düzeyi ve Öğrenme Alanı
2 120 FULL TIME TYÇ, TYYÇ, EQF-LLL, ISCED (2011):5. Düzey
QF-EHEA:Kısa Düzey
TYYÇ, ISCED (1997-2013): 48,52

Ders Genel Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu: 2000002013
Ders İsmi: Yapay Zeka
Ders Yarıyılı: Bahar
Güz
Ders Kredileri:
Teorik Pratik Laboratuvar Kredi AKTS
3 0 0 3 3
Öğretim Dili: TR
Ders Koşulu:
Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: Hayır
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar:
Dersin Türü: Bölüm Seçmeli
Dersin Seviyesi:
Önlisans TYYÇ:5. Düzey QF-EHEA:Kısa Düzey EQF-LLL:5. Düzey
Dersin Veriliş Şekli: Yüz yüze
Dersin Koordinatörü: Öğr.Gör. Serhat DALGALIDERE
Dersi Veren(ler):
Dersin Yardımcıları:

Dersin Amaç ve İçeriği

Dersin Amacı: Bu dersin amacı öğrencilerin yapay zekânın temel teknik ve mekanizmalarını içerecek şekilde yapay zeka konusuna giriş yapmalarını sağlamaktır. Bu dersi tamamlayan öğrencilerin yapay zekânın tarihsel ve kavramsal gelişimini, yapay zekânın amaçları ve bu amaçlara ulaşmak için kullandığı yöntemleri, yapay zekânın toplumsal ve ekonomik rolünü anlaması ve problemleri analiz ederek yapay zekâ tekniklerinin nerede kullanılabileceğinin belirlenmesi ve yapay zekâ tekniklerini kullanabilmesi amaçlanmaktadır.
Dersin İçeriği: Yapay zekaya giriş, Doğal ve Yapay Zeka, Turing Testi, Arama yöntemleri, Planlama, Sezgisel Problem Çözme, Bilgi gösterilimi, Yüklem Mantığı, Yapay Zeka Programlama Dilleri, Common Lisp ile programlama, Oyun Teorisi, Genetik Algoritmalar, Bulanık Mantık, Uzman Sistemler, Yapay Zeka Uygulamaları.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
Öğrenme Kazanımları
1 - Bilgi
Kuramsal - Olgusal
1) Yapay Zeka kavramlarının öğrenilmesi
2 - Beceriler
Bilişsel - Uygulamalı
1) Uygulama alanlarının anlaşılması
3 - Yetkinlikler
İletişim ve Sosyal Yetkinlik
1) Bir örnek proje üzerinde uygulama çalışması yaparak pekiştirilmesi
Öğrenme Yetkinliği
1) Algoritmanın tüm sistem çalışmalarında nasıl kurgulanacağını anlamak.
Alana Özgü Yetkinlik
1) Yapay zeka üzerinde çalışmalar gerçekleştirmesi için demolar oluşturulması
Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği
1) Sistem analizi oluşturabilmesi ve programlama şeması kurabilmesi

Ders Akış Planı

Hafta Konu Ön Hazırlık
1) Öğrencilerle tanışma ve dersin içeriğini anlatma. 1.Vasif Nabiyev, Yapay Zeka, 5. Baskı, Seçkin Yayınevi 2.Yapay Zeka Ders Notu, Cahit Karakuş, 2023. https://ckk.com.tr/ders/YZ/YZ%2000%20Yapay%20Zeka%20Ders%20Notu.html 3. Makine Öğrenmesinde Sınıflandırma Yöntemleri ve R Uygulamaları, Selçuk Alp, Ersoy Öz., Nobel Akademik Yayıncılık, 2019.
2) Yapay Zeka Tanımı, Tarihi, Gelişimi ve Uygulama Alanları 1.Vasif Nabiyev, Yapay Zeka, 5. Baskı, Seçkin Yayınevi 2.Yapay Zeka Ders Notu, Cahit Karakuş, 2023. https://ckk.com.tr/ders/YZ/YZ%2000%20Yapay%20Zeka%20Ders%20Notu.html 3. Makine Öğrenmesinde Sınıflandırma Yöntemleri ve R Uygulamaları, Selçuk Alp, Ersoy Öz., Nobel Akademik Yayıncılık, 2019.
3) Bulanık Mantık: Uzman Sistemler ve Denetleyicileri Baykal, N., & Beyan, T. (2004). Bulanık Mantık: Uzman Sistemler ve Denetleyiciler. Ankara: Bıçaklar Kitabevi.
4) Yapay Zeka'nın İnsan ile İlişkisi Nabiyev, V. V. (2010). Yapay Zeka: İnsan-Bilgisayar Etkileşimi. Ankara: Seçkin Yayıncılık. Baykal, N., & Beyan, T. (2004). Bulanık Mantık: Uzman Sistemler ve Denetleyiciler. Ankara: Bıçaklar Kitabevi.
5) Aristo Mantığı, Bulanık Mantık. İki mantığın karşılaştırması Nabiyev, V. V. (2010). Yapay Zeka: İnsan-Bilgisayar Etkileşimi. Ankara: Seçkin Yayıncılık. Baykal, N., & Beyan, T. (2004). Bulanık Mantık: Uzman Sistemler ve Denetleyiciler. Ankara: Bıçaklar Kitabevi.
6) Yapay Zeka Modelleri Ünal, E. (2023, Mart). Üretken Yapay Zekâ Çağı ve ChatGPT. Bilim ve Teknik Dergisi Nabiyev, V. V. (2010). Yapay Zeka: İnsan-Bilgisayar Etkileşimi. Ankara: Seçkin Yayıncılık. Baykal, N., & Beyan, T. (2004). Bulanık Mantık: Uzman Sistemler ve Denetleyiciler. Ankara: Bıçaklar Kitabevi.
7) Yapay Sinir Ağları Ünal, E. (2023, Mart). Üretken Yapay Zekâ Çağı ve ChatGPT. Bilim ve Teknik Dergisi Nabiyev, V. V. (2010). Yapay Zeka: İnsan-Bilgisayar Etkileşimi. Ankara: Seçkin Yayıncılık. Baykal, N., & Beyan, T. (2004). Bulanık Mantık: Uzman Sistemler ve Denetleyiciler. Ankara: Bıçaklar Kitabevi.
8) Ara Sınav-1 1.Vasif Nabiyev, Yapay Zeka, 5. Baskı, Seçkin Yayınevi 2.Yapay Zeka Ders Notu, Cahit Karakuş, 2023. https://ckk.com.tr/ders/YZ/YZ%2000%20Yapay%20Zeka%20Ders%20Notu.html 3. Makine Öğrenmesinde Sınıflandırma Yöntemleri ve R Uygulamaları, Selçuk Alp, Ersoy Öz., Nobel Akademik Yayıncılık, 2019.
9) Akıllı Ajanlar, Doğal Dil İşleme Ünal, E. (2023, Mart). Üretken Yapay Zekâ Çağı ve ChatGPT. Bilim ve Teknik Dergisi Nabiyev, V. V. (2010). Yapay Zeka: İnsan-Bilgisayar Etkileşimi. Ankara: Seçkin Yayıncılık. Baykal, N., & Beyan, T. (2004). Bulanık Mantık: Uzman Sistemler ve Denetleyiciler. Ankara: Bıçaklar Kitabevi.
10) Büyük Veri, Makina Öğrenmesi 1.Vasif Nabiyev, Yapay Zeka, 5. Baskı, Seçkin Yayınevi 2.Yapay Zeka Ders Notu, Cahit Karakuş, 2023. https://ckk.com.tr/ders/YZ/YZ%2000%20Yapay%20Zeka%20Ders%20Notu.html 3. Makine Öğrenmesinde Sınıflandırma Yöntemleri ve R Uygulamaları, Selçuk Alp, Ersoy Öz., Nobel Akademik Yayıncılık, 2019.
11) Algoritmalar ve Rasyonel Yapay Zeka 1.Vasif Nabiyev, Yapay Zeka, 5. Baskı, Seçkin Yayınevi 2.Yapay Zeka Ders Notu, Cahit Karakuş, 2023. https://ckk.com.tr/ders/YZ/YZ%2000%20Yapay%20Zeka%20Ders%20Notu.html 3. Makine Öğrenmesinde Sınıflandırma Yöntemleri ve R Uygulamaları, Selçuk Alp, Ersoy Öz., Nobel Akademik Yayıncılık, 2019.
12) Ara Sınav-2 1.Vasif Nabiyev, Yapay Zeka, 5. Baskı, Seçkin Yayınevi 2.Yapay Zeka Ders Notu, Cahit Karakuş, 2023. https://ckk.com.tr/ders/YZ/YZ%2000%20Yapay%20Zeka%20Ders%20Notu.html 3. Makine Öğrenmesinde Sınıflandırma Yöntemleri ve R Uygulamaları, Selçuk Alp, Ersoy Öz., Nobel Akademik Yayıncılık, 2019.
13) Yapay Zeka Türleri 1.Vasif Nabiyev, Yapay Zeka, 5. Baskı, Seçkin Yayınevi 2.Yapay Zeka Ders Notu, Cahit Karakuş, 2023. https://ckk.com.tr/ders/YZ/YZ%2000%20Yapay%20Zeka%20Ders%20Notu.html 3. Makine Öğrenmesinde Sınıflandırma Yöntemleri ve R Uygulamaları, Selçuk Alp, Ersoy Öz., Nobel Akademik Yayıncılık, 2019.
14) Yapay Zekanın Kullanım Alanları ve Sürdürülebilirlik 1.Vasif Nabiyev, Yapay Zeka, 5. Baskı, Seçkin Yayınevi 2.Yapay Zeka Ders Notu, Cahit Karakuş, 2023. https://ckk.com.tr/ders/YZ/YZ%2000%20Yapay%20Zeka%20Ders%20Notu.html 3. Makine Öğrenmesinde Sınıflandırma Yöntemleri ve R Uygulamaları, Selçuk Alp, Ersoy Öz., Nobel Akademik Yayıncılık, 2019.
15) Final Sınavı 1.Vasif Nabiyev, Yapay Zeka, 5. Baskı, Seçkin Yayınevi 2.Yapay Zeka Ders Notu, Cahit Karakuş, 2023. https://ckk.com.tr/ders/YZ/YZ%2000%20Yapay%20Zeka%20Ders%20Notu.html 3. Makine Öğrenmesinde Sınıflandırma Yöntemleri ve R Uygulamaları, Selçuk Alp, Ersoy Öz., Nobel Akademik Yayıncılık, 2019.

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar: Ders Notları
Diğer Kaynaklar: 1.Vasif Nabiyev, Yapay Zeka, 5. Baskı, Seçkin Yayınevi
2.Yapay Zeka Ders Notu, Cahit Karakuş, 2023.
https://ckk.com.tr/ders/YZ/YZ%2000%20Yapay%20Zeka%20Ders%20Notu.html
3. Makine Öğrenmesinde Sınıflandırma Yöntemleri ve R Uygulamaları, Selçuk Alp, Ersoy Öz., Nobel Akademik Yayıncılık, 2019.

Ders - Program Öğrenme Kazanım İlişkisi

Ders Öğrenme Kazanımları

1

2

3

4

5

6

Program Kazanımları
1) Programlamaya yönelik güvenlik algoritmaları konusunda bilgi ve beceri sahibi olmak
1) Bilgi güvenliği, siber güvenlik, ağ güvenliği ve veri koruma konularında derinlemesine kuramsal bilgiye sahiptir.
2) Bilgi güvenliği yönetim sistemleri, ulusal ve uluslararası güvenlik standartları ile etik ve hukuki düzenlemeler konusunda bilgi sahibidir.
2) Son kullanıcı güvenliği için gerekli yazılımların kurulum ve yönetimini gerçekleştirebilmek
3) Siber tehditlerin sınıflandırılması, saldırı vektörleri ve savunma mekanizmaları konularında analitik düşünme yeteneğine sahiptir.
3) Bilgisayar ağlarının kurulumunu, yönetimini gerçekleştirebilme ve ağ işletim sistemini kullanabilme becerisine sahip olmak
4) Kriptografi, dijital imza, kimlik doğrulama ve erişim kontrolü gibi güvenlik teknolojilerini teorik düzeyde kavrar.
5) Ağ güvenliği politikaları oluşturabilir; güvenlik duvarları ile saldırı tespit/önleme sistemleri gibi araçları etkin şekilde yönetebilir.
6) Kriptografik algoritmaların uygulanması ve veri şifreleme tekniklerinin kullanımı konularında beceri sahibidir; siber tehdit istihbaratını analiz edebilir.
7) Penetrasyon testleri ve güvenlik değerlendirme süreçlerini yürüterek sistem açıklarını tespit edebilir ve önleyici tedbirler geliştirebilir.

Ders - Öğrenme Kazanımı İlişkisi

Etkisi Yok 1 En Düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 En Yüksek
           
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi Katkı Payı
1) Programlamaya yönelik güvenlik algoritmaları konusunda bilgi ve beceri sahibi olmak 2
1) Bilgi güvenliği, siber güvenlik, ağ güvenliği ve veri koruma konularında derinlemesine kuramsal bilgiye sahiptir. 2
2) Bilgi güvenliği yönetim sistemleri, ulusal ve uluslararası güvenlik standartları ile etik ve hukuki düzenlemeler konusunda bilgi sahibidir.
2) Son kullanıcı güvenliği için gerekli yazılımların kurulum ve yönetimini gerçekleştirebilmek 3
3) Siber tehditlerin sınıflandırılması, saldırı vektörleri ve savunma mekanizmaları konularında analitik düşünme yeteneğine sahiptir.
3) Bilgisayar ağlarının kurulumunu, yönetimini gerçekleştirebilme ve ağ işletim sistemini kullanabilme becerisine sahip olmak 2
4) Kriptografi, dijital imza, kimlik doğrulama ve erişim kontrolü gibi güvenlik teknolojilerini teorik düzeyde kavrar.
5) Ağ güvenliği politikaları oluşturabilir; güvenlik duvarları ile saldırı tespit/önleme sistemleri gibi araçları etkin şekilde yönetebilir.
6) Kriptografik algoritmaların uygulanması ve veri şifreleme tekniklerinin kullanımı konularında beceri sahibidir; siber tehdit istihbaratını analiz edebilir.
7) Penetrasyon testleri ve güvenlik değerlendirme süreçlerini yürüterek sistem açıklarını tespit edebilir ve önleyici tedbirler geliştirebilir.

Öğrenme Etkinliği ve Öğretme Yöntemleri

Alan Çalışması
Anlatım
Bireysel çalışma ve ödevi
Ders
Grup çalışması ve ödevi
Laboratuvar
Ödev
Problem Çözme
Proje Hazırlama
Rapor Yazma
Rol oynama
Soru cevap/ Tartışma
Sosyal Faaliyet
Örnek olay çalışması
Web Tabanlı Öğrenme

Ölçme ve Değerlendirme Yöntemleri ve Kriterleri

Yazılı Sınav (Açık uçlu sorular, çoktan seçmeli, doğru yanlış, eşleştirme, boşluk doldurma, sıralama)
Sözlü sınav
Ödev
Uygulama
Gözlem
Sunum
Bilgisayar Destekli Sunum
Örnek olay sunma

Ölçme ve Değerlendirme

Yarıyıl İçi Çalışmaları Aktivite Sayısı Katkı Payı
Ara Sınavlar 1 % 40
Yarıyıl/Yıl Sonu Sınavı 1 % 60
Toplam % 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI % 40
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI % 60
Toplam % 100

İş Yükü ve AKTS Kredisi Hesaplaması

Aktiviteler Aktivite Sayısı Süre (Saat) İş Yükü
Ders Saati 14 2 28
Sınıf Dışı Ders Çalışması 14 2 28
Ara Sınavlar 1 10 10
Final 1 10 10
Toplam İş Yükü 76