Dersin Ayrıntıları
YarıyılKoduAdıT+U+LKrediAKTSSon Güncelleme Tarihi
2BLP114Yapay Zeka3+0+03622.06.2024

 
Dersin Detayları
Dersin Dili Türkçe
Dersin Düzeyi Ön Lisans
Bölümü / Programı Bilgisayar Programcılığı
Öğrenim Türü Örgün Öğretim
Dersin Türü Zorunlu
Dersin Öğretim Şekli Yüz Yüze
Dersin Amacı Yapay zeka ve makine öğrenmesi konularında sağlam bir temel kazandırmaktır. Ders kapsamında, Python programlama dilinin temel özellikleri öğretilecek ve bu dilin yapay zeka uygulamaları için nasıl kullanılabileceği gösterilecektir. Öğrenciler, temel makine öğrenmesi algoritmalarını öğrenerek bu algoritmaların çeşitli problemlerde nasıl uygulanabileceğini anlayacaklar. Ders sonunda, öğrencilerin yapay zeka ve makine öğrenmesi projeleri geliştirebilecek seviyeye gelmeleri hedeflenmektedir.
Dersin İçeriği Python programlama diline giriş, temel fonksiyonlar, operatörler, koşullu ifadeler, döngüler, hata ayıklama ve hazır modüller. Yapay zekaya giriş, temel kavramlar, önemli kütüphaneler (numpy, pandas, matplotlib), regresyon, sınıflandırma ve kümeleme kavramları ve bu kavramlarla ilgili en temel makine öğrenmesi algoritmaları.
Dersin Yöntem ve Teknikleri Teorik anlatımlar, pratik uygulamalar ve laboratuvar çalışmaları.
Ön Koşulları Yok
Dersin Koordinatörü Yok
Dersi Verenler Öğr.Gör. Zeki ÇIPLAK https://abis.gedik.edu.tr/zeki-ciplak zeki.ciplak@gedik.edu.tr
Dersin Yardımcıları Yok
Dersin Staj Durumu Yok

Ders Kaynakları
Kaynaklar "Python ile Makine Öğrenmesine Giriş" Andreas C. Müller ve Sarah Guido
"Sıfırdan Veri Bilimi: Python ile temel ilkeler" Joel Grus
Ders Notları Ders sonunda paylaşılan pdf notlar, soru-cevap uygulaması.
Ödevler Bir grup projesi
Sınavlar Vize ve Final Sınavları

Ders Yapısı
Matematik ve Temel Bilimler %10
Mühendislik Bilimleri %5
Mühendislik Tasarımı %10
Sosyal Bilimler %0
Eğitim Bilimleri %0
Fen Bilimleri %0
Sağlık Bilimleri %0
Alan Bilgisi %75

Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Etkinlikler ayrıntılı olarak "Değerlendirme" ve "İş Yükü Hesaplaması" bölümlerinde verilmiştir.

Değerlendirme Ölçütleri
Yarıyıl Çalışmaları Sayısı Katkı
Ara Sınav 1 % 40
Proje 1 % 0
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 % 60
Toplam :
3
% 100

 
AKTS Hesaplama İçeriği
İş Yükü Sayısı Süre Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi 14 3 42
Sınıf Dışı Ç. Süresi 14 5 70
Ara Sınavlar 1 11 11
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 30 30
Toplam İş Yükü   AKTS Kredisi : 6 153

 
Dersin Öğrenme Çıktıları: Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir:
Sıra NoAçıklama
1 Temel Pyhton programlama dili becerisi kazandırma.
2 Yapay Zeka problemlerine giriş seviyesinde bir bakış açısı kazanırlar.
3 Problemlere çözüm geliştirme becerisi kazanırlar.
4 Temel makine öğrenimi algoritmalarının kullanılması.

 
Ders Konuları
HaftaKonuÖn HazırlıkDökümanlar
1 Dersin genel işleyişi ve müfredat hakkında bilgiler verilmesi ve tanışma.
2 Python programlama diline giriş, kurulumlar ve temel fonksiyonlar.
3 Python'da temel veri türleri, operatörler, koşullu ifadeler ve alıştırmalar.
4 Python'da List, Tuple, Set ve Dict veri türleri ve kullanımıyla ilgili alıştırmalar.
5 Python'da tür dönüşümleri, döngüler ve fonksiyonlar.
6 Python'da gömülü fonksiyonlar ve hazır modüllerin kullanımı.
7 Genel tekrar.
8 Vize sınavı.
9 Python'da hata ayıklama, dosya işlemleri ve JSON dosya formatıyla ilgili alıştırmalar.
10 Yapay zekaya giriş ve temel kavramların öğrenilmesi.
11 Veri organizasyonunda Numpy, Pandas ve Matplotlib kütüphanelerinin kullanımı.
12 Basit veri önişleme, regresyon ve model değerlendirme.
13 Sınıflandırma ve model değerlendirme. Model kurma ve değerlendirme alıştırmaları.
14 Kümeleme ve K-Means algoritmasının çalışma prensibi.
15 Genel Tekrar.

 
Dersin Program Çıktılarına Katkısı
P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10
Tüm 3 5 5 5 3 4 4 2 3 3
Ö1 3 5 5 5 3 4 4 2 3 3
Ö2 3 5 5 5 3 4 5 2 3 3
Ö3 3 5 5 5 3 4 5 2 3 3
Ö4 4 5 5 5 3 4 3 2 3 3

  Katkı Düzeyi: 1: Çok Düşük 2: Düşük 3: Orta 4: Yüksek 5: Çok Yüksek

  
  https://obs.gedik.edu.tr/oibs/bologna/progCourseDetails.aspx?curCourse=113552&curProgID=44&lang=tr