MYG250


Ders Adı Ders Kodu Bölüm Seviye
YAPAY ZEKA TEMELLERİ MYG250 Bilgisayar Teknolojisi Ön Lisans

Dersin Yarıyılı
(Dersin Dönemi)
Eğitim Öğretim Yöntemleri
Krediler
Teori Uygulama Laboratuar Projeler/Alan Çalışması Seminerler/Çalışma Grupları Diğer Toplam Kredi AKTS Kredisi
04
(Bahar)
42 30 53 125 3 5

Ders Sorumluları
Dersin Sunulduğu Dil Türkçe (Turkish)
Dersin Türü Seçmeli
Ön Koşul
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Dersin Amacı Dersin amacı, yapay zeka dünyasını oluşturan alt teknoloji alanlarını ve bu alanlardaki temel kavramları, algoritma ve yaklaşımları kavrayarak, mevcut uygulama alanları ile gelecekte yapay zekanın uygulanabileceği alanlara yönelik bir vizyon kazandırmaktır.
Dersin İçeriği Derste; klasik mantık, birinci derece mantık ve bulanık mantık alanlarının; bilgi güvenliği ve kriptoloji disiplinlerinin; uzman sistemler, ağaç ve graf veri yapıları ile yapay sinir ağlarının yapay zeka yazılımlarının geliştirilmesindeki konumu, önemi ve uygulamaları örneklerle ele alınmaktadır.
Dersin Öğrenme Çıktıları (ÖÇ) 1. Yapay Zeka’nın tanımı, gelişimi, geleceği ve Zeki Ajan kavramlarını açıklar. 2. Klasik Mantık ile Birinci Derece Mantık yapılarının ve birbirleri ile ilişkilerini yorumlar. 3. Bulanık Mantık konseptini ve diğer mantık türlerine göre olan üstünlükleri ile yapay zeka uygulamalarını sınıflandırır. 4. Bilgi güvenliği konusunda farkındalığın ön plana çıkarılmasının önemini, Kriptoloji alanının uygulamalarını, yapay zeka alanındaki gelişmelerin Kriptografi ve Kriptoanaliz alanlarına yönelik tehdit ve fırsatları irdeler. 5. Ağaç Veri Yapısı ile İkili Arama Ağaçlarının, yapay zeka dünyasındaki problemlere uygular. 6. Graf veri yapısının getirdiği yetenekleri, günümüz yapay zeka yazılımlarında kurgulayabilir ve uygular. 7. Makine Öğrenmesi dünyasında Yapay Sinir Ağlarının konumu tarif edebilir ve Yapay Sinir Ağlarının ve devamındaki Derin Öğrenme yaklaşımlarının, yakın zaman yapay zeka uygulamalarındaki etkinliklerini ve ilişkilerini açıklar.
Dersin Veriliş Biçimi Uzaktan Eğitim
Dersin Gidişatı
Hafta Konular
1. Hafta Dersin Tanıtımı, Amacı, Hedefleri ve İşlenişi
2. Hafta Yapay Zekanın Tanımı, Gelişimi ve Geleceği
3. Hafta Klasik Mantık ve Birinci Derece Mantık
4. Hafta Bulanık Mantık
5. Hafta Bilgi Güvenliği
6. Hafta Kriptoloji – Simetrik Şifreleme
7. Hafta Kriptoloji – Asimetrik Şifreleme
8. Hafta ARA SINAV
9. Hafta Uzman Sistemler
10. Hafta Ağaç Yapısı ve Arama Algoritmaları
11. Hafta Graf Veri Yapısı
12. Hafta Yapay Sinir Ağları – 1
13. Hafta Yapay Sinir Ağları – 2
14. Hafta Bitirme Sınavı Odaklı Özet
Değerlendirme Ölçütleri
  Toplam Katkısı (%)
Ara Sınav (%) 40
Kısa Sınavlar (%)
Ödevler (%)
Uygulamalar (%)
Laboratuar (%)
Projeler/Alan Çalışması (%)
Seminerler/Çalışma Grupları (%)
Final (%) 60
Diğer (%) ÖDEVLER FİNALE %20 ORANINDA ETKİ EDECEKTİR
Toplam(%) 100
Dersin Kitabı ve/veya Kaynaklar 1. “Yapay Zeka İnsan-Bilgisayar Etkileşimi”, V. Vagifoğlu Nabiyev, Seçkin Yayıncılık, 2016. 2. “Artificial Intelligence A Modern Approach”, Stuart J. Russel and Peter Norvig, Pearson, 2009. 3. “Artificial Intelligence 101 Things You Must Know Today About Our Future”, L. Rouhiainen, 2018.
Staj / Uygulama
Program Yeterlilikleri (PY) ve Dersin Öğrenme Çıktıları (ÖÇ) İlişkisi
 PÇ1PÇ2PÇ3PÇ4PÇ5PÇ6PÇ7PÇ8PÇ9PÇ10PÇ11
ÖÇ15 5 22     
ÖÇ2555        
ÖÇ3555        
ÖÇ4555 433 2  
ÖÇ5555        
ÖÇ6555        
ÖÇ7555      3