• Türkçe
  • English
  • Deutsch
Ders Kodu: 
INP 121
Ders Tipi: 
Serbest Seçmeli
Teori Saati: 
1
Uygulama Saati: 
2
Laboratuvar Saati: 
0
Kredi: 
2
AKTS: 
4
Dersin Dili: 
İngilizce
Dersin Koordinatörü: 
Dersi Verenler: 
Dersin Amacı: 
Bu ders, temel programlama deneyimine ve algoritma oluşturma bilgisine sahip öğrencilere yöneliktir. Yapay Zeka sorgu algoritmalarını tasarlamak ve uygulamak için gerekli olan temel beceriler edinilmesi Yapay Zekanın bilgisayar biliminde ve diğer alanlarda nasıl kullanıldığı öğrenilmesi. Temel Yapay Zeka algoritmalarını incelenerek, bunların çalışma hayatında nasıl uygulanacağının incelenmesi. Yapay Zekanın bilgi ve süreçleri optimize etmek ve tahminlerde bulunmak için nasıl kullanılabileceğinin öğrenilmesi.
Dersin İçeriği: 

Farklı Yapay Zeka yaklaşımlarını ve algoritmalarını tanımlama ve açıklama.
Yapay Zeka problemlerini formüle etme ve çözme.

Yapay Zeka uygulamalarının sosyal ve etik etkilerini değerlendirme.

Kendi Yapay Zeka projelerini tasarlama, uygulama ve sonuçlarını test etme

Yapay Zekanın sunduğu fırsatları ve zorlukları anlama.

Dersin Öğretim Yöntemleri: 
1.Anlatım 2. Problem çözme 3.Soru cevap 4. Laboratuvar çalışması 5.Atölye çalışması 6. Proje 7. Örnek olay 8. Tartışma 9. Grup Çalışması 10.Konuk Konuşmacı 11. Gösteri yöntemi
Dersin Ölçme Yöntemleri: 
A. Ara Sınav B. Final C. Yoklama D. Kısa Sınav E. Sunum F. Ödev G Proje H. Uygulama

Dikey Sekmeler

Dersin Öğrenme Çıktıları

Dersin Öğrenme Çıktıları Program Öğrenme Çıktıları Öğretim Yöntemleri Ölçme Yöntemleri
Yapay Zekanın temel prensiplerini, kavramlarını ve algoritmalarını tanımlayabilir ve açıklayabilirler. 1, 4, 9, 10, 12 1, 2, 3,4 A, B,C, D, F, H
Yapay Zekanın bilgisayar biliminde ve genel olarak toplumda nasıl kullanıldığını anlayabilirler. 1, 4, 9, 10, 12 1, 2, 3,4 A, B,C, D, F, H
Yapay Zeka problemlerini formüle edebilir ve çözebilirler. 1, 4, 9, 10, 12 1, 2, 3,4 A, B,C, D, F, H
Yapay Zeka modellerini veri kümeleri üzerinde eğitebilir ve kendi Yapay Zeka projelerini tasarlayabilir, uygulayabilirler. 1, 4, 9, 10, 12 1, 2, 3,4 A, B,C, D, F, H
Yapay Zekanın sunduğu fırsatları ve riskleri değerlendirebilir ve öngörülerde bulunabilirler. 1, 4, 9, 10, 12 1, 2, 3,4 A, B,C, D, F, H

Dersin Akışı

DERS AKIŞI
Hafta Konular Ön Hazırlık
1 Yapay Zekanın Tanımı, Kökenleri ve Gelişimi.  
2 Farklı Yapay Zeka Yaklaşımları, Yapay Zekanın Geleceği.   
3 Yapay Zekanın Faydaları ve Riskleri, Etik Sorunlar ve Kaygılar, Yapay Zekanın Toplumsal Etkisi.  
4 Temel Kavramlar: Doğal Dil İşleme (NLP), Büyük Dil Modeli (LLM), Makine Öğrenmesi (ML), Derin Öğrenme (DL).  
5 Veri Toplama ve İşleme, Tahmine Dayalı Modellere Giriş.  
6 Tahmine Dayalı Modeller I:
  • Doğrusal Regresyon ve Model Oluşturma
  • Korelasyon ve Nedensellik
  • Lojistik Regresyon
 
7 Tahmine Dayalı Modeller II:
  • Karmaşık Doğrusal Modeller Oluşturma
  • Tam Tahmine Dayalı Modeller Oluşturma
 
  Ara Sınav  
8 Prompt Engineering Temelleri:
  • Prompt Nedir?
  • Prompt Mimarisi ve Bileşenleri
  • Prompt Tasarımının Önemi
 
9 Prompt Engineering Temel Teknikler:
  • Talimat Verme
  • Rol Atama
  • Örnek Gösterme
  • Teknikleri Birleştirme
 
10 Prompt Engineering Örnekleri:
  • Veri Analizi
  • Metin Oluşturma
  • E-posta Yazma
  • Özet Çıkarma
  • Sözleşme Oluşturma
  • Dijital Pazarlama
 
11 Prompt Engineering İleri Teknikler I: 
  • Düşünce Zinciri Sorgusu,
  • Sıfır Atışlı Düşünce Zinciri
 
12 Prompt Engineering İleri Teknikler II:
  • Düşünce Zinciri Sorgusu, 
  • Sıfır Atışlı Düşünce Zinciri vb.
 
13 Sohbet Robotları:
  • Sohbet Robotları Nedir?
  • Sohbet Robotu Tasarımı ve Geliştirme
  • Sohbet Robotu Uygulamaları
 
14 Proje Çalışması: Seçilen bir alanda Sohbet Robotu oluşturma  

Kaynaklar

KAYNAKLAR
Ders Notu Ders Slaytları
Diğer Kaynaklar İnteraktif Web Siteleri:

Materyal Paylaşımı

MATERYAL PAYLAŞIMI 
Dokümanlar Kaynaklar, Slaytlar
Proje Yapay zeka ile Sohbet robotu oluşturma
Sınavlar Kısa Sınav, Ara Sınav, Final Sınavı

Değerlendirme Sistemi

DEĞERLENDİRME SİSTEMİ
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARI SAYI KATKI YÜZDESİ
Proje 10
Kısa Sınav 1 5
Yoklama  14 5
Ara Sınav 1 30
Final Sınavı  1 50
Toplam   100
Finalin Başarıya Oranı    50
Yıl içinin Başarıya Oranı   50
Toplam    100

Dersin Program Çıktılarına Katkısı

DERSİN PROGRAM ÇIKTILARINA KATKISI
No Program Öğrenme Çıktıları Katkı Düzeyi
1 2 3 4 5
1 Bilgisayar Programcılığı alanında problemlerin çözümü için gerekli olan verileri tanımlama, algoritma çıkarma, modelleme ve çözme becerisine sahip olur.     X    
2 Bilişim ve internet teknolojileri kavramları ile internet bağlantı yöntemlerini bilir, web tabanlı programlar geliştirebilir, web sitesi tasarımı yapabilir.          
3 İnternet ve Ağ teknolojileri ile ilgili uygulamalar için gerekli olan programlama dillerini, yeni yöntemleri ve bilişim teknolojilerini belirleme ve etkin kullanabilme becerisini kazanır          
4 Ortaya konan problemin algoritmik çözümünü güncel programlama dilleri ile kodlayabilir.       X  
5 Veritabanı kavramlarını ve türlerini tanımlayarak veritabanı uygulamalarında yapısal sorgulama dilini kullanabilir ve ara yüz formları geliştirebilir          
6 Bilişim istemci işletim sistemlerinin temel özelliklerini, grafik ve animasyon yazılımlarını etkin biçimde kullanabilir.          
7 Bilgisayar ağlarına ilişkin kavramları bilerek, bilgisayarlar arası iletişim, organizasyon ve veri aktarım yöntemlerini kullanma becerisine sahip olur.          
8 Etkili iletişim kurma tekniklerine hâkim ve alanındaki yenilikleri takip edebilecek düzeyde bir yabancı dil yeterliliklerine sahip olma becerisi kazanır.          
9 Mesleki ve etik sorumluluk anlayışı bilincine sahip olur.       X  
10 Sanayi ve hizmet sektöründeki ilgili süreçleri yerinde inceleyerek uygulama becerisi kazanır.     X    
11 İş güvenliği, işçi sağlığı, çevre koruma bilgisi ve kalite bilincine sahip olur.          
12 Yaşam boyu öğrenme gerekliliği bilinci, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme bilinci kazanır.       X  

AKTS İş Yükü Tablosu

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU
Etkinlik SAYISI Süresi
(Saat)
Toplam
İş Yükü
(Saat)
Ders Süresi  14 3 42
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi 10 1 10
Proje 1 12 12
Kısa sınav 1 4 4
Ara Sınav 1 8 8
Final Sınavı 1 12 12
Toplam İş Yükü     88
Toplam İş Yükü / 25 (s)     3.52
Dersin AKTS Kredisi     4