Erciyes University - Info Package

Dersin Adı	Dersin Seviyesi	Dersin Kodu	Dersin Tipi	Dersin Dönemi	Yerel Kredi	AKTS Kredisi	Ders Bilgileri
INTRODUCTION TO ARTIFICIAL INTELLIGENCE	Birinci Düzey	YZ 301		5	5.00	5.00	Yazdır

Dersin Tanımı

Ön Koşul Dersleri
Eğitimin Dili	Engilish
Koordinatör	DR. ÖĞR. ÜYESİ NAZLI TEKİN
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı
Dersin Veriliş Şekli	On campus
Dersin Amacı	• Understand the fundamental concepts, methods, and history of Artificial Intelligence (AI). • Learn techniques for representing knowledge using search, logic, and probabilistic reasoning models such as Bayesian networks. • Analyze approaches for reasoning and decision-making under uncertainty. • Explore core machine learning paradigms, including supervised, unsupervised, and reinforcement learning.
Dersin Tanımı	This course introduces the foundational principles of Artificial Intelligence (AI) and explores its diverse applications. Students will study methods for representing and reasoning with knowledge using search strategies, logical systems, and probabilistic models such as Bayesian networks. The course also examines approaches for handling uncertainty in decision-making and provides an overview of key machine learning paradigms, including supervised, unsupervised, and reinforcement learning

Dersin İçeriği

1	Introduction to AI
2	Intelligent Agents
3	Solving Problem by Searching
4	Search in Complex Environment
5	Logical Agents
6	Making Simple Decisions
7	Learning from Examples
8	Deep Learning
9	Reinforcement Learning
10	AI Applications
11	Ethics and Safety of AI
12
13
14
15
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları

1	Students can explain core AI concepts, including intelligent agents, search algorithms, knowledge representation, and machine learning.
2	Students can model real-world problems using propositional and first-order logic and apply inference techniques.
3	Students can apply probabilistic reasoning and Bayesian networks to handle uncertainty in decision-making.
4	Students can analyze the ethical and societal implications of deploying AI technologies.
5	Students can design and implement a simple AI system to solve a given problem, selecting appropriate algorithms and techniques
6	Students can implement basic problem-solving strategies using search methods such as breadth-first, depth-first, A*, and heuristic search.
7
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi

1	Güncel sanat kavramlarını anlamak ve ilişkiler kurarak açıklayabilmek
2	Müzik sanatının temel dinamiklerini anlamak, tarihini öğrenmek ve güncelle ilişkilendirebilmek
3	Alanının terminolojisini öğrenmek, kendi yazı ve sunularında sanatın dilini etkili kullanmak
4	Alanında kullanılan yeni yöntem -teknikleri bilmek ve özgün çalışmaların gerçekleştirilebilmesinde kullanabilmek
5	Araştırma yöntem - tekniklerini bilmek ve alanında uygulayabilmek
6	Alanında proje geliştirmek, projesini uygulayarak hayata geçirebilmek
7	Etik kurallara uymak ve sosyal sorumluluk bilinci taşıyabilmek
8	Alanında paylaşıma açık sanatsal etkinlikler düzenlemek; Yaptığı çalışmaları etkili bir şekilde sunabilmek
9	Güncel yayınları, oluşum ve aktiviteleri (konserleri) takip etmek, katılımcı olabilmek
10	Evrensel, ulusal, yerel sanat ve tasarım değerlerinin farkında olabilmek
11	Herhangi bir sanatsal etkinliği (konser, dinleti vb.) çözümleyici ve eleştirel bakış açısı ile değerlendirebilmek
12	Alanın gerektirdiği bilgisayar programlarını, bilişim ve iletişim teknolojilerini sanatsal anlamda kullanabilmek
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
Yıldızların sayısı 1’den (en az) 5’e (en fazla) kadar katkı seviyesini ifade eder

Planlanan Öğretim Faaliyetleri, Öğretme Metodları ve AKTS İş Yükü

	Sayısı	Süresi (saat)	Sayı*Süre (saat)
Yüz yüze eğitim	17	3	51
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme)	0	0	0
Ödevler	8	1	8
Sunum / Seminer hazırlama	0	0	0
Kısa sınavlar	0	0	0
Ara sınavlara hazırlık	0	0	0
Ara sınavlar	1	2	2
Proje (Yarıyıl ödevi)	0	0	0
Laboratuvar	0	0	0
Arazi çalışması	0	0	0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık	0	0	0
Yarıyıl sonu sınavı	1	2	2
Araştırma	0	0	0
Toplam iş yükü			63
AKTS			3.00

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler

Yarıyıl içi değerlendirme	Sayısı	Katkı Yüzdesi
Ara sınav	1	40
Kısa sınav	0	0
Ödev	0	0
Yarıyıl içi toplam		40
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı		40
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı		60
Genel toplam		100

Önerilen Veya Zorunlu Okuma Materyalleri

Ders kitabı	Artificial Intelligence: A Modern Approach, 4th Edition, Pearson, 2021.
Yardımcı Kaynaklar

Ders İle İlgili Dosyalar