BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ (DR) (İNGİLİZCE)
Kazanılan Yeterlilik Program Süresi Toplam Kredi (AKTS) Öğretim Şekli Yeterliliğin Düzeyi ve Öğrenme Alanı
4 240 FULL TIME TYÇ, TYYÇ, EQF-LLL, ISCED (2011):8. Düzey
QF-EHEA:3. Düzey
TYYÇ, ISCED (1997-2013):

Ders Genel Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu: 3072002016
Ders İsmi: Artificial intelligence
Ders Yarıyılı: Güz
Ders Kredileri:
Teorik Pratik Laboratuvar Kredi AKTS
3 0 0 3 6
Öğretim Dili: EN
Ders Koşulu:
Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: Hayır
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar: yok
Dersin Türü: Department Elective
Dersin Seviyesi:
Doktora TYYÇ:8. Düzey QF-EHEA:3. Düzey EQF-LLL:8. Düzey
Dersin Veriliş Şekli: Yüz yüze
Dersin Koordinatörü: Dr.Öğr.Üyesi Recep DURANAY
Dersi Veren(ler):
Dersin Yardımcıları:

Dersin Amaç ve İçeriği

Dersin Amacı: Bu dersin amacı, öğrencilere yapay zekanın ilkelerini, tekniklerini ve uygulamalarını kapsamlı bir şekilde öğretmektir. Öğrenciler, zeki ajanlar, arama algoritmaları, bilgi temsil yöntemleri, makine öğrenmesi ve problem çözme yaklaşımları hakkında bilgi edineceklerdir. Ayrıca doğal dil işleme, bilgisayarla görme ve robotik gibi alanlar da dersin içeriğinde yer alacaktır. Öğrenciler, yapay zeka tabanlı çözümler geliştirmek için gerekli bilgiye sahip olacaklardır. Ders, AI araçları ve çerçeveleri kullanarak yapılan pratik uygulama ve projeleri de içerecektir.
Dersin İçeriği: Bu ders, zeki ajanlar, arama algoritmaları, bilgi temsili, makine öğrenmesi modelleri, pekiştirmeli öğrenme, doğal dil işleme ve robotik gibi konuları kapsamaktadır. Öğrenciler, yapay zeka uygulamalarındaki etik sorunlar ve zorluklar hakkında da bilgi edineceklerdir. Dersin sonunda, öğrenciler, gerçek dünya problemlerini çözen zeki sistemler geliştirebilecek ve yapay zeka tekniklerini sağlık, iş dünyası ve otomasyon gibi çeşitli alanlarda uygulayabileceklerdir.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
Öğrenme Kazanımları
1 - Bilgi
Kuramsal - Olgusal
2 - Beceriler
Bilişsel - Uygulamalı
1) Gerçek dünya problemlerini analiz edip çözmek için makine öğrenmesi modellerini kullanabileceklerdir.
3 - Yetkinlikler
İletişim ve Sosyal Yetkinlik
Öğrenme Yetkinliği
1) Yapay zeka ve zeki ajanların temel kavramlarını anlayabileceklerdir.
Alana Özgü Yetkinlik
1) Karmaşık görevler için çözüm bulmak amacıyla arama algoritmalarını ve problem çözme tekniklerini uygulayabileceklerdir.
2) Metin ve ses verisi üzerinde çalışmak için doğal dil işleme tekniklerini uygulayabileceklerdir.
3) Yapay zeka geliştirme ve uygulamalarındaki etik ilkeleri anlayarak bu alanlardaki zorlukları ele alabileceklerdir.
Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği

Ders Akış Planı

Hafta Konu Ön Hazırlık
1) Yapay Zekaya Giriş Tarihçe, tanımlar, uygulamalar, zeki ajanlar. Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson. Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement Learning: An Introduction (2nd ed.). MIT Press. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. Manning, C. D., & Schütze, H. (1999). Foundations of Statistical Natural Language Processing. MIT Press.
2) Problem Çözme ve Arama Algoritmaları Bilgisiz arama, bilgili arama, arama ağaçları, A* algoritması. Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson. Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement Learning: An Introduction (2nd ed.). MIT Press. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. Manning, C. D., & Schütze, H. (1999). Foundations of Statistical Natural Language Processing. MIT Press.
3) Bilgi Temsili ve Akıl Yürütme Mantık, anlamsal ağlar, çerçeveler, uzman sistemler. Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson. Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement Learning: An Introduction (2nd ed.). MIT Press. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. Manning, C. D., & Schütze, H. (1999). Foundations of Statistical Natural Language Processing. MIT Press.
4) Makine Öğrenmesine Giriş Denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme, sınıflandırma, regresyon. Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson. Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement Learning: An Introduction (2nd ed.). MIT Press. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. Manning, C. D., & Schütze, H. (1999). Foundations of Statistical Natural Language Processing. MIT Press.
5) Karar Ağaçları ve Rastgele Ormanlar ID3 algoritması, budama, rastgele ormanlar, aşırı öğrenme. Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson. Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement Learning: An Introduction (2nd ed.). MIT Press. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. Manning, C. D., & Schütze, H. (1999). Foundations of Statistical Natural Language Processing. MIT Press.
6) Yapay Sinir Ağları ve Derin Öğrenme Algılayıcılar, geri yayılım, evrişimli sinir ağları (CNN). Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson. Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement Learning: An Introduction (2nd ed.). MIT Press. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. Manning, C. D., & Schütze, H. (1999). Foundations of Statistical Natural Language Processing. MIT Press.
7) Pekiştirmeli Öğrenme Markov Karar Süreçleri, Q-öğrenme, politika iterasyonu. Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson. Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement Learning: An Introduction (2nd ed.). MIT Press. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. Manning, C. D., & Schütze, H. (1999). Foundations of Statistical Natural Language Processing. MIT Press.
8) Arasınav
9) Doğal Dil İşleme (NLP) Metin ön işleme, tokenizasyon, sözcük türü etiketleme, adlandırılmış varlık tanıma. Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson. Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement Learning: An Introduction (2nd ed.). MIT Press. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. Manning, C. D., & Schütze, H. (1999). Foundations of Statistical Natural Language Processing. MIT Press.
10) Bilgisayarla Görme Görüntü işleme, kenar tespiti, nesne tanıma. Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson. Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement Learning: An Introduction (2nd ed.). MIT Press. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. Manning, C. D., & Schütze, H. (1999). Foundations of Statistical Natural Language Processing. MIT Press.
11) Robotik ve Yapay Zeka Robot hareket planlaması, robotik için pekiştirmeli öğrenme. Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson. Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement Learning: An Introduction (2nd ed.). MIT Press. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. Manning, C. D., & Schütze, H. (1999). Foundations of Statistical Natural Language Processing. MIT Press.
12) Yapay Zeka Etiği Yanlılık, adillik, hesap verebilirlik, şeffaflık. Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson. Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement Learning: An Introduction (2nd ed.). MIT Press. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. Manning, C. D., & Schütze, H. (1999). Foundations of Statistical Natural Language Processing. MIT Press.
13) Yapay Zeka ve Sağlık Yapay zekanın tıbbi teşhis, ilaç keşfi, kişiselleştirilmiş tıp uygulamaları. Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson. Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement Learning: An Introduction (2nd ed.). MIT Press. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. Manning, C. D., & Schütze, H. (1999). Foundations of Statistical Natural Language Processing. MIT Press.
14) Yapay Zeka ve İş Dünyası ile Finans Finansal alandaki yapay zeka uygulamaları, müşteri hizmetleri, öngörücü analizler. Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson. Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement Learning: An Introduction (2nd ed.). MIT Press. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. Manning, C. D., & Schütze, H. (1999). Foundations of Statistical Natural Language Processing. MIT Press.
15) Gerçek dünya yapay zeka uygulamaları. Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson. Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement Learning: An Introduction (2nd ed.). MIT Press. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. Manning, C. D., & Schütze, H. (1999). Foundations of Statistical Natural Language Processing. MIT Press.
16) Yarıyıl Sonu Sınavı

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar: Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson.
Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement Learning: An Introduction (2nd ed.). MIT Press.
Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
Manning, C. D., & Schütze, H. (1999). Foundations of Statistical Natural Language Processing. MIT Press.
Diğer Kaynaklar: Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson.
Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement Learning: An Introduction (2nd ed.). MIT Press.
Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
Manning, C. D., & Schütze, H. (1999). Foundations of Statistical Natural Language Processing. MIT Press.

Ders - Program Öğrenme Kazanım İlişkisi

Ders Öğrenme Kazanımları

1

2

4

5

3
Program Kazanımları

Ders - Öğrenme Kazanımı İlişkisi

Etkisi Yok 1 En Düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 En Yüksek
           
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi Katkı Payı

Öğrenme Etkinliği ve Öğretme Yöntemleri

Ders
Problem Çözme

Ölçme ve Değerlendirme Yöntemleri ve Kriterleri

Yazılı Sınav (Açık uçlu sorular, çoktan seçmeli, doğru yanlış, eşleştirme, boşluk doldurma, sıralama)
Gözlem

Ölçme ve Değerlendirme

Yarıyıl İçi Çalışmaları Aktivite Sayısı Katkı Payı
Ara Sınavlar 2 % 60
Yarıyıl/Yıl Sonu Sınavı 1 % 40
Toplam % 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI % 60
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI % 40
Toplam % 100

İş Yükü ve AKTS Kredisi Hesaplaması

Aktiviteler Aktivite Sayısı Süre (Saat) İş Yükü
Ders Saati 10 18 180
Ara Sınavlar 2 2 4
Final 1 2 2
Toplam İş Yükü 186