BAHÇEŞEHİR ÜNİVERSİTESİ BİLGİ PAKETİ / DERS KATALOĞU
| YAPAY ZEKA MÜHENDİSLİĞİ | |||||
| Lisans | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF-LLL: 6. Düzey | ||
Ders Tanıtım Bilgileri
| Ders Kodu | Ders Adı | Yarıyıl | Teorik | Pratik | Kredi | AKTS |
| AIN1003 | Birinci Sınıf Semineri | Güz | 1 | 0 | 1 | 1 |
Temel Bilgiler
| Öğretim Dili: | English |
| Dersin Türü: | Must Course |
| Dersin Seviyesi: | LİSANS |
| Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze |
| Dersin Koordinatörü: | Dr. Öğr. Üyesi FATİH KAHRAMAN |
| Opsiyonel Program Bileşenleri: | - |
| Dersin Amacı: | Bu dersin amacı, öğrencilere yapay zekanın temel kavramlarını tanıtmak ve akademik kadroyu tanımalarını sağlamaktır. Bu derste "Yapay Zeka Mühendisliğine Giriş" konsepti verilmektedir. Ana amaç, öğrencilerin dört yıllık Yapay Zeka Mühendisliği programı boyunca alacakları tüm AI/ML derslerine genel bir bakış sunmak, yapay zeka literatürü ve güncel (state-of-the-art) yöntemler hakkında bilgi edinmelerini sağlamaktır. |
Öğrenme Kazanımları
|
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler: - Yapay zeka mühendisliği alanındaki temel kavramları ve prensipleri anlar. - Yapay zekanın tanımını bilir ve yapay zeka mühendislerinin ilgi alanlarını öğrenir. - AI/ML disiplinlerinde kullanılan temel algoritmalar, teknikler ve yaklaşımlar hakkında bilgi sahibi olur. - Yapay zeka literatürüne aşina olur ve güncel (state-of-the-art) yöntemleri takip edebilme yetkinliği kazanır. - Yapay zeka ve makine öğrenmesiyle ilgili temel problemleri çözmek için araştırma yapar, yöntemler geliştirir ve sonuçları yorumlayabilir. |
Dersin İçeriği
| Freshman Seminar dersi, birinci yıl öğrencilerinin Yapay Zeka Mühendisliği programına uyum sağlamalarına yardımcı olan giriş seviyesi bir derstir. Dersin Öğretim yöntemleri; anlatım, grup çalışması, okuma, proje hazırlama, teknoloji destekli öğrenme ve proje hazırlama şeklindedir. |
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
| 1) | Definition of Natural Intelligence and Artificial Intelligence | |
| 2) | Mathematical Definition of and Brief History of Artificial Intelligence | |
| 3) | Intelligent Agents and Problem Solving By Searching | |
| 4) | Intelligent Agents and Problem Solving By Searching | |
| 5) | Game Playing and Adversarial Search | |
| 6) | Computer Vision and Artificial Neural Networks | |
| 7) | Computer Vision and Artificial Neural Networks | |
| 8) | Introduction to Machine Learning | |
| 9) | Introduction to Deep Learning; MIDTERM EXAM | |
| 10) | Applications of Deep Learning | |
| 11) | AI Projects in Turkey | |
| 12) | AI Projects in the world | |
| 13) | Intelligence vs. Extelligence | |
| 14) | Cyber Society and Ethics |
Kaynaklar
| Ders Notları / Kitaplar: | Ders notları öğrencilerin tekrarı için paylaşılacaktır. / Lecture notes will be available for student review. |
| Diğer Kaynaklar: | Stuart Russell, Peter Norvig, "Artificial Intelligence: A Modern Approach" (3rd Edition), Prentice Hall, ISBN-10: 0-13-604259-7, 2010. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems 3th Edition. |
Değerlendirme Sistemi
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
| Ara Sınavlar | 1 | % 30 |
| Final | 1 | % 70 |
| Toplam | % 100 | |
| YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 30 | |
| YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 70 | |
| Toplam | % 100 | |
AKTS / İş Yükü Tablosu
| Aktiviteler | Aktivite Sayısı | Süre (Saat) | İş Yükü |
| Ders Saati | 14 | 1 | 14 |
| Ara Sınavlar | 1 | 6 | 6 |
| Final | 1 | 14 | 14 |
| Toplam İş Yükü | 34 | ||
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) | Matematik, fen bilimleri ve yapay zeka mühendisliği konularında yeterli altyapıya sahiptir. | |
| 2) | Matematik, fen bilimleri ve yapay zeka mühendisliği alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri mühendislik çözümleri için beraber kullanır. | |
| 3) | Mühendislik problemlerini saptar, tanımlar, formüle eder ve çözer, bu amaçla uygun analitik yöntemler ve modelleme tekniklerini seçer ve uygular. | 5 |
| 4) | Bir sistemi, sistem bileşenini ya da süreci analiz eder ve istenen gereksinimleri karşılamak üzere gerçekçi kısıtlar altında tasarlar; bu doğrultuda modern tasarım yöntemlerini uygular. | 5 |
| 5) | Mühendislik uygulamaları için gerekli olan modern teknik ve araçları seçer ve kullanır. | 5 |
| 6) | Deney tasarlar, deney yapar, veri toplar sonuçları analiz eder ve yorumlar. | 5 |
| 7) | Bireysel olarak ve çok disiplinli takımlarda etkin olarak çalışır. | 5 |
| 8) | Bilgiye erişir ve bu amaçla kaynak araştırması yapar, veri tabanları ve diğer bilgi kaynaklarını kullanır. | 5 |
| 9) | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilincindedir; bilim ve teknolojideki gelişmeleri izler ve kendini sürekli yeniler. | 5 |
| 10) | Alanının gerektirdiği en az Avrupa Bilgisayar Kullanma Lisansı İleri Düzeyinde bilgisayar yazılımı ile birlikte bilişim ve iletişim teknolojilerini kullanır. | |
| 11) | Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurar; bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü B1 Genel Düzeyinde kullanır. | |
| 12) | Mühendislik çözümlerinin ve uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlardaki etkilerinin bilincinde olur; girişimcilik ve yenilikçilik konularının farkında olur ve çağın sorunları hakkında bilgiye sahiptir. | 5 |
| 13) | Mesleki ve etik sorumluluk bilincine sahiptir. | 5 |
| 14) | Proje yönetimi, işyeri uygulamaları, çalışanların sağlığı, çevre ve iş güvenliği konularında bilinç; mühendislik uygulamalarının hukuksal sonuçları hakkında farkındalığa sahiptir. | 5 |