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
|
|
|
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 |