BAHÇEŞEHİR ÜNİVERSİTESİ BİLGİ PAKETİ / DERS KATALOĞU
| İLETİŞİM VE TASARIMI | |||||
| Lisans | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF-LLL: 6. Düzey | ||
Ders Tanıtım Bilgileri
| Ders Kodu | Ders Adı | Yarıyıl | Teorik | Pratik | Kredi | AKTS |
| VCD4151 | Tasarımcı ve Sanatçılar için Mak. Öğr. | Bahar | 2 | 2 | 3 | 5 |
| Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir. |
Temel Bilgiler
| Öğretim Dili: | English |
| Dersin Türü: | Departmental Elective |
| Dersin Seviyesi: | LİSANS |
| Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze |
| Dersin Koordinatörü: | Dr. Öğr. Üyesi İPEK TORUN |
| Opsiyonel Program Bileşenleri: | Yok |
| Dersin Amacı: | Bu dersi tamamlayan öğrenciler, makine öğrenimi hakkında temelleri öğrendikten sonra bunu bir üretim aracı olarak kullanmayı ve günümüzde git gide önem kazanan iletişim ile alakalı alanlarla, tam olarak nerelerde ve nasıl kullanıldığını öğreneceklerdir. |
Öğrenme Kazanımları
|
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; 1) Günümüz gelişen dünyasında her gün daha da önem kazanan “makine öğrenimi” hakkında genel bir bilgi 2) İletişim dünyasında “makine öğrenimi”’nin önemi ve yeri hakkında bilgi 3) Algoritma ve algoritmik tasarım hakkında daha fazla bilgi 4) Basit düzeyde Python ve kodlama hakkında bilgi 5) Yapay sinir ağları hakkında bilgi 6) Makine öğrenimi ve yapay sinir ağları kullanılarak sanat ve tasarım yapılması hakkında bilgi 7) Facebook, google ve Amazon gibi büyük şirketlerin iletişim konusunda nerelerde ve nasıl kullandıkları hakkında bilgi 8) Wekinator gibi daha ileri düzey interaktif tasarım programları 9) Uygulamalı olarak birebir makine zekası ve yapay zeka ile müzik yapma 10) Uygulamalı olarak birebir makine zekası ve yapay zeka ile tasarım yapma 11) Uygulamalı olarak birebir makine zekası ve yapay zeka ile çizim yapma 12) Uygulamalı olarak birebir makine zekası ve yapay zeka ile yazı yazma 13) t-SNE gibi ileri düzey sınıflandırma algoritmaları hakkında bilgi |
Dersin İçeriği
| Makine öğrenimi temelleri, yapay sinir ağları [ANN, RNN, CNN], GAN’ler, sınıflandırma algoritmaları, makine öğreniminin pratik alanlarda kullanımı, makine öğreniminin sanatsal alanlarda kullanımı, google Magenta, metin üretimi, NSynth, style transfer, t-SNE, basit düzeyde Python dili, Tensorflow, Wekinator, Deep Learning, Yapay Zeka’ya giriş, Facebook ve google gibi şirketlerin nerelerde ve nasıl kullandığı. |
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
| 1) | Tanışma ve ders hakkında genel bilgilendirme Örnek işler gösterme Yazılımlar hakkında bilgilendirme | |
| 2) | Makine öğrenimine giriş Günümüzde kullandığı alanlar ve iletişim kurma yöntemlerimiz üzerindeki etkileri Tartışma: Practical use & Creative use | |
| 3) | Gündelik hayatta kullanım alanları; Facebook, google vb...) Apples & Oranges, Algoritma nedir? (Örnek Markov Chains) Hardcoding vs algoritma | |
| 4) | Supervised / Unsupervised modeller | |
| 5) | Wekinator OSC (Open Sound Control) | |
| 6) | Yapay sinir ağları MNIST Gündelik hayatta kullanım alanları; Facebook, google vb...) Deep Learning | |
| 7) | Tartışma: Thoughts so far First ideas on projects Soru & Cevap | |
| 8) | Veri görselleştirme t-SNE | |
| 9) | Tartışma: Sanatsal çaba ve yazılım fikri Öğrencilerin ne üzerinde çalışmak istediklerine dair fikirlerinin tartışılması Yeni Medya çalışmaları ve ML sanat eserlerine ilişkin daha fazla örnek. | |
| 10) | Proje Kritikleri | |
| 11) | Proje Kritikleri | |
| 12) | Proje Kritikleri | |
| 13) | Proje Kritikleri | |
| 14) | Proje Kritikleri |
Kaynaklar
| Ders Notları / Kitaplar: | Ders notları öğretim elemanı tarafından derslerde iletilir. Course notes distributed on class by the instructor. |
| Diğer Kaynaklar: | 1. C.H. Edwards,Jr. David E. Penney, Calculus with Analytic Geometry, Prentice- Hall Englewood Cliffs, New Jersey. 2. Richard A.Silverman, Calculus with Analytic Geometry, Prentice- Hall Englewood Cliffs, New Jersey |
Değerlendirme Sistemi
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
| Projeler | 2 | % 45 |
| Final | 1 | % 55 |
| Toplam | % 100 | |
| YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 0 | |
| YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 100 | |
| Toplam | % 100 | |
AKTS / İş Yükü Tablosu
| Aktiviteler | Aktivite Sayısı | Süre (Saat) | İş Yükü |
| Ders Saati | 14 | 4 | 56 |
| Uygulama | 14 | 2 | 28 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 14 | 1 | 14 |
| Proje | 2 | 10 | 20 |
| Final | 1 | 10 | 10 |
| Toplam İş Yükü | 128 | ||
Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi
| Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
| Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
| 1) | İletişimin görsel alanı üzerinde tasarım odaklı uygulama yapabilme yetisini kazandırmak. | 3 |
| 2) | Görsel iletişime yönelik kavramsal tabanlı tasarım çözümleri önerebilme ve bütüncül bakış açısı oluşturabilme becerisini geliştirmek. | 4 |
| 3) | Tasarım sürecini, verilen problemin analizinden çözümlerin önerilmesi ve sonuçlandırma anına kadar yönetebilme yetisini kazandırmak. | 5 |
| 4) | Tasarımda yaratıcı yaklaşımın, yaratıcı düşünme ve üretme süreçlerinin becerisini kazandırmak. | 4 |
| 5) | Görsel iletişimin temel mecralarına (basılı, hareketli ve etkileşimli) hakim olarak, ortamlar arası bağlantılar kurabilme yetisini kazandırmak. | 2 |
| 6) | İletişim problemlerinin, görsel ortamlardaki karşılıklarının tasarım odaklı çözümlemelerini gerçekleştirebilme ve uygulayabilme becerisini kazandırmak. | 2 |
| 7) | Görsel iletişim mecralarında tasarımların sonuçlandırılması ve son ürüne dönüştürülebilmesi için gerekli operasyon ve uygulama bilgilerini edindirmek. | 4 |
| 8) | Tasarımda güncel olan ve sürekli bir değişime sahip olan estetik anlayışları ve güncel olayları takip edebilme, bunları özgün olarak değerlendirebilme yetisini kazandırmak. | 3 |
| 9) | Karmaşıklaşan iletişim kanallarına, gelişen bilgi teknolojilerine ve tasarım yazılımlarına adapte olabilme, takip edebilme ve kullanabilme yetilerini geliştirmek. | 4 |
| 10) | Görsel İletişimin ve tasarımın tarihsel köklerini ve düşünsel temellerini anlayabilmek için gerekli teorik bilgileri kazandırmak. | 1 |
| 11) | Bir tasarım projesinin zaman yönetimini gerçekleştirebilme yetisini kazandırmak. | 3 |
| 12) | Grup çalışması, liderlik özelliği ve bireysel özelliklerini gruba zenginlik olarak katabilme becerilerini geliştirmek. | 1 |
| 13) | Görsel iletişim mecralarına yönelik tasarım çalışmalarını kompozisyonel çözümler ve estetik beceriler ile gerçekleştirmek için gerekli yetileri kazandırmak. | 3 |
| 14) | Global ve lokal görsel iletişim ürünlerine ve aynı zamanda kendi çalışmalarına yönelik akademik, entellektüel ve eleştirel bakış açısı oluşturabilme yetisini geliştirmek. | 4 |