GEP0020 Artificial Intelligence for EveryoneBahçeşehir ÜniversitesiAkademik Programlar YAZILIM MÜHENDİSLİĞİÖğrenciler için Genel BilgiDiploma EkiErasmus BeyanıBologna KomisyonuUlusal Yeterlilikler
YAZILIM 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
GEP0020 Herkes için Yapay Zeka Bahar
Güz
3 0 3 5
Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir.

Temel Bilgiler

Öğretim Dili: İngilizce
Dersin Türü: GE-Elective
Dersin Seviyesi: LİSANS
Dersin Veriliş Şekli: Hibrit
Dersin Koordinatörü:
Dersin Amacı: Yapay Zeka günlük hayatın içinde bize en yakın olan telefonlarımız başta olmak üzere bir çok alanda kullandığımız ve verilerimiz ile beslediğimiz günümüzün en önemli teknolojilerinde başı çekmektedir.Yapay Zekanın yaşama, çalışma, öğrenme ve bakış açınızı nasıl değiştireceği üzerinde durulacaktır. Yapay Zeka, yalnızca geliştiricilerin veya akademisyenlerin anlaması gereken bir konu olmadığı teknik olmayan kişilerin de yapay zekayı anlamasının gereklilikleri verilecektir. Sorunları çözmek, keşifler yapmak ve dünyayı değiştirmek için yapay zekayı teknik alanlar dışında da nasıl kullanılacağı hakkında temel bilgiler verilecektir.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler;
1) Yapay zeka kavramını ve gerçek dünyadaki karşılığını açıklayabilir.
2) Sinir ağları, makine öğrenmesi, derin öğrenme ve veri bilimi dahil ortak yapay zeka terminolojisinin arkasındaki anlamları açıklayabilir.
3) Makine öğrenimi ve veri bilimi projeleri kullanabilir.
4) Yapay zeka konusunu çevreleyen etik ve toplumsal tartışmalarda yer alabilir.

Dersin İçeriği

Bu derste öğrenciler yapay zeka kavramını ve tarihini öğrenecek ve veri ve yapay zeka teknolojisi arasındaki ilişkiyi anlayacaklardır. Makine öğrenimi, derin öğrenme ve yapay zeka sunumu gibi teknik kavramlar hakkında bilgi edinir. Yapay sinir ağları ve öğrenme algoritması hakkında temel bilgiler edinir. Yapay zekanın gerçek dünyadaki iş modellerinde nasıl etkili bir şekilde kullanılacağı ve hangi alanlarda inovatif olarak bütünleştirilebileceği tartışılacaktır. Yapay zeka projesinin nasıl yapıldığını ve nereden başlayacağını öğrenir. Yapay zekanın veri ve kullanımla ilgili önyargıları ve sınırlılıkları hakkında bilgi sahibi olmak. İş ve toplum üzerindeki etkilerini etik ve sosyal açıdan tartışabilecektir. Yapay zekanın gelişimi ve yeni iş alanlarının açılması hakkında farkındalık kazanmak.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta Konu Ön Hazırlık
1) Yapay zeka nedir, tarihçesi ve kilometre taşları, bağlantılı olduğu alanların tanıtılması
2) Veri nedir, yapay zeka ile ilikisi
3) Gerçek dünyada yapay zeka, yapay zeka türleri ve sınıflandırma prensipleri
4) Makine öğrenmesi nedir, türleri, model eğitimi ve kullanım alanları
5) Yapay zeka teminolojisi, makine öğrenimi ve derin öğrenme kavramlarının ilişkisi
6) Yapay sinir ağları ve öğrenme algoritması
7) Veriyi anlamak ve farklı iş kollarında veriyi kullanmak için ileri seviye sinir ağları
8) Kimler yapay zeka projesi yapmalı, bir yapay zeka projesine nasıl başlanır. Yapay zeka framework'leri/kütüphaneleri ve yapay zeka için özelleşmiş donanımlar.
9) Yapay zeka teknolojisi bir iş modeline yenilikçi şekilde nasıl entegre edilir
10) İşletmelerde ve toplumda yapay zeka incelemesi ve yapay zekanın limitleri
11) Yapay zekada yanlılık (bias) ve saldırıya (attack) karşı direnci (robust)
12) Yapay zeka ile geleceği tahmin etme ve toplumsal etkisi
13) Yapay zeka ile gelişmekte olan ve yeni oluşan iş alanları
14) Özet ve soru-cevap

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar: Jerry Kaplan, Artificial Intelligence: What Everyone Needs to Know (What Everyone Needs To Know), Oxford University Press;
Diğer Kaynaklar: AI for Everyone - Coursera - Prof. Dr. Andrew Ng, Element of AI - University of Helsinki, …

Değerlendirme Sistemi

Yarıyıl İçi Çalışmaları Aktivite Sayısı Katkı Payı
Ödev 3 % 30
Ara Sınavlar 1 % 30
Final 1 % 40
Toplam % 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI % 60
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI % 40
Toplam % 100

AKTS / İş Yükü Tablosu

Aktiviteler Aktivite Sayısı Süre (Saat) İş Yükü
Ders Saati 14 3 42
Sınıf Dışı Ders Çalışması 14 4 56
Ödevler 3 6 18
Ara Sınavlar 1 4 4
Final 1 4 4
Toplam İş Yükü 124

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) Karmaşık mühendislik problemlerine yönelik yazılım proje, süreç ve ürünlerine ait fonksiyonel ve fonksiyonel olmayan özellikleri tanımlayabilmek.
2) Karmaşık mühendislik problemlerinde yazılım mimarisi, bileşenleri, ara yüzleri ve sisteme ait diğer alt bileşenleri tasarlayabilmek.
3) Kodlama, doğrulama, sınama ve hata ayıklama konularını da içerecek şekilde karmaşık yazılım sistemleri geliştirebilmek.
4) Karmaşık mühendislik problemlerinde yazılımı, programın davranışlarını beklenen sonuçlara göre sınayarak doğrulayabilmek.
5) Karmaşık yazılım sistemlerinin çalışması sırasında, çalışma ortamının değişmesi, yeni kullanıcı istekleri ve yazılım hatalarının ortaya çıkması ile meydana gelen bakım faaliyetlerine yönelik işlemleri yapabilmek.
6) Karmaşık yazılım sistemlerinde yapılan değişiklikleri izleyebilmek ve kontrol edebilmek, entegrasyonunu sağlayabilmek, yeni sürümlerini sistematik olarak planlayabilmek ve riskleri yönetebilmek.
7) Disiplin içi ve disiplinler arası takımlarda görev alarak karmaşık yazılım sistemleri yaşam süreçlerini tanımlayabilmek, değerlendirebilmek, ölçebilmek, yönetebilmek ve uygulayabilmek.
8) Karmaşık mühendislik problemlerinde gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında yazılım gereksinimlerini toplama, yazılımı tasarlama, geliştirme, sınama, bakımını yapma konularındaki çeşitli araçları ve yöntemleri kullanabilmek.
9) Temel kalite metrikler tanımlayabilmek, yazılım yaşam döngüsü süreçlerini uygulayabilmek, yazılım kalitesini ölçebilmek, kalite model karakteristiklerini tanımlayabilmek, standartları uygulayabilmek ve bunları karmaşık yazılım sistemlerini analiz etmekte, tasarlamakta, geliştirmekte, doğrulamakta ve sınamakta kullanabilmek.
10) Yazılım mühendisliği ile ortak sınırlara sahip olan matematik, fen bilimleri, bilgisayar mühendisliği, endüstri mühendisliği, sistem mühendisliği, ekonomi, yönetim ve sürdürülebilir kalkınma gibi diğer disiplinler hakkında teknik bilgi kazanabilmek ve bunlar aracılığıyla yenilikçi fikirleri karmaşık mühendislik problemlerinde ve girişimcilik faaliyetlerinde kullanabilmek. 4
11) Yazılım mühendisliği kültürü ve etik anlayışını kavrayabilmek ve bunları yazılım mühendisliğinde uygulayabilecek temel bilgilere sahip olmak, meslek hayatı boyunca gerekli teknik becerileri öğrenip başarıyla uygulayabilmek. 3
12) Yabancı dil ve Türkçe kullanarak etkin rapor yazabilmek ve yazılı raporları anlayabilmek, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilmek, etkin sunum yapabilmek, açık ve anlaşılır talimat verebilmek ve alabilmek.
13) Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları ile mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları hakkında bilgi sahibi olmak. 3