Dersin Adı Dersin Seviyesi Dersin Kodu Dersin Tipi Dersin Dönemi Yerel Kredi AKTS Kredisi Ders Bilgileri
YAPAY ZEKÂ İkinci Düzey HİT 465 7 4.00 4.00 Yazdır
   
Dersin Tanımı
Ön Koşul Dersleri
Eğitimin Dili TÜRKÇE
Koordinatör DOÇ. DR. BİLAL BABAYİĞİT
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı
Dersin Veriliş Şekli YÜZ YÜZE-KONFERANS
Dersin Amacı Bu ders, yapay zekânın temel prensiplerini, algoritmalarını ve teknolojilerini tanıtmayı amaçlar. Öğrenciler, yapay zekânın teorik temellerini, makine öğrenimi, derin öğrenme ve doğal dil işleme gibi konuları öğrenerek, bu teknolojilerin halkla ilişkiler alanındaki potansiyel uygulamalarını keşfedeceklerdir.
Dersin Tanımı Yapay zekânın teorik temelleri, makine öğrenimi, derin öğrenme, doğal dil işleme ve bilgisayar görüşü gibi konular ele alınır. Ders, YZ’nin halkla ilişkilerdeki etkilerini ve gelecekteki potansiyelini inceler.

Dersin İçeriği
1 Yapay Zekâya Giriş: Tanım, Tarihçe ve Temel Kavramlar
2 Yapay Zekânın Temel İlkeleri ve Türleri (Zayıf ve Güçlü YZ)
3 Makine Öğrenimi: Temel Kavramlar ve Algoritmalar
4 Denetimli Öğrenme ve Uygulamaları
5 Denetsiz Öğrenme ve Kümeleme Yöntemleri
6 Derin Öğrenme ve Yapay Sinir Ağları
7 Doğal Dil İşleme (NLP): Temel İlkeler ve Uygulamalar
8 Bilgisayar Görüşü ve Görüntü İşleme
9 Yapay Zekâda Etik ve Toplumsal Etkiler
10 YZ’de Veri Analitiği ve Büyük Veri
11 YZ Modelleme ve Simülasyon Teknikleri
12 YZ’de Optimizasyon ve Karar Destek Sistemleri
13 YZ’nin Geleceği ve Yenilikçi Uygulamalar
14 Proje Sunumları ve Tartışmalar
15 Proje Sunumları ve Tartışmalar
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları
1 Yapay zekânın temel kavramlarını ve tarihçesini açıklayabilme.
2 Makine öğrenimi algoritmalarını ve türlerini tanımlayabilme.
3 Derin öğrenme ve doğal dil işleme tekniklerini halkla ilişkiler bağlamında değerlendirebilme.
4 Yapay zekâ uygulamalarının etik ve toplumsal etkilerini analiz edebilme.
5 Veri analitiği ve büyük veri kavramlarını yapay zekâ perspektifinden yorumlayabilme.
6 Yapay zekâ tabanlı sistemlerin tasarım ve optimizasyon süreçlerini anlayabilme.
7 Yapay zekânın gelecekteki potansiyel uygulamalarını tartışabilme.
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi
1 Lisans derecesi yeterlilikleri üzerine kurulan, aynı ya da farklı bir alandaki bilgilerin genişletilmesi ve derinleştirilmesi ile birlikte bilgiyi değerlendirme,yorumlama ve uygulama yapma gibi bilimsel araştırma yöntemlerini kullanarak bilgiye ulaşır
2 Biyoloji alanındaki sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi geliştirir, bilimsel, toplumsal ve etik sorumluluk ile kullanır
3 Biyoloji alanındaki bir problemi, bağımsız olarak kurgulayarak, çözüm yöntemi geliştirir, çözer, sonuçları değerlendirerek, gerektiğinde uygular
4 Biyoloji alanındaki güncel gelişmeleri ve kendi çalışmalarını, alanındaki ve dışındaki gruplara, yazılı, sözlü ve görsel olarak sistemli bir şekilde aktarır
5 Biyoloji alanındaki uygulamalarda karşılaşacağı öngörülmeyen karmaşık durumlarda, yeni stratejik yaklaşımlar geliştirir ve sorumluluk alarak çözüm üretir
6 Biyoloji alanı ile ilgili konularda strateji, politika ve uygulama planları geliştirir ve elde edilen sonuçları, kalite süreçleri çerçevesinde değerlendirir
7 En az bir yabancı dilde sözlü ve yazılı iletişim yeteneğine sahip olur (Avrupa Dil Portföyü B2 Genel Düzeyi)
8 Biyoloji alanının gerektirdiği bilgisayar yazılımı ve donanımı bilgisi ile birlikte bilişim ve iletişim teknolojilerini kullanır ve geliştirir
9 Biyoloji alanı ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında bilimsel, sosyal ve etik değerleri gözeterek bu değerleri öğretir ve denetler
10
11
12
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 15 2 30
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme) 0 0 0
Ödevler 1 10 10
Sunum / Seminer hazırlama 1 10 10
Kısa sınavlar 0 0 0
Ara sınavlara hazırlık 1 10 10
Ara sınavlar 1 10 10
Proje (Yarıyıl ödevi) 0 0 0
Laboratuvar 0 0 0
Arazi çalışması 0 0 0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık 1 10 10
Yarıyıl sonu sınavı 1 1 1
Araştırma 1 10 10
Toplam iş yükü     91
AKTS     4.00

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
Yardımcı Kaynaklar

Ders İle İlgili Dosyalar