YÖNETİM BİLİŞİM SİSTEMLERİ

Bu dersin amacı, öğrencilere yapay zekânın temel kavramlarını, tarihsel ve felsefi arka planını, uygulama alanlarını ve problem çözme stratejilerini öğretmektir. Öğrenciler, Python programlama dili ve popüler kütüphaneler (NumPy, Pandas) aracılığıyla veri işleme ve görselleştirme becerileri kazanacak, makine öğrenmesi ve yapay sinir ağları gibi temel yöntemleri uygulamalı olarak öğreneceklerdir. Ayrıca doğal dil işleme (NLP) ve yapay zekâ etiği konularında bilgi edinerek, teknolojinin toplumsal etkilerini eleştirel bir bakış açısıyla değerlendireceklerdir.

Bu ders, yapay zekânın temel kavramlarını, tarihsel gelişimini ve felsefi arka planını ele alarak başlar. Öğrenciler, Turing Testi ve yapay zekâ uygulamalarının farklı alanlardaki örnekleri üzerinden konuyu kavrar. Ardından problem çözme stratejileri incelenir ve Python programlama dili kullanılarak PyCharm ortamında veri giriş-çıkış işlemleri, paketler, operatörler, listeler ve karakter dizileri üzerinde uygulamalar yapılır. NumPy paketi ile dizi ve matrisler, Pandas paketi ile veri işleme ve grafikler üzerinde çalışılır. Makine öğrenmesine giriş kapsamında veri önişleme örnekleri incelenir ve yapay sinir ağlarının yapısı, girdi katmanı, gizli katman, çıktı katmanı, bağlantı ağırlıkları, eşik değerler ve aktivasyon fonksiyonları detaylı olarak işlenir. Öğrenciler, ileri yayılım ve geri yayılım algoritmalarıyla ağın öğrenme sürecini uygulamalı olarak deneyimler. Dersin ilerleyen bölümlerinde doğal dil işleme (NLP) temelleri, metin sınıflandırma, dil modelleme, duygu analizi, metin oluşturma ve dil çevirisi konuları ele alınır. Son olarak, yapay zekâ etiği, veri gizliliği ve otomasyonun toplumsal etkileri tartışılarak öğrencilerin teknolojiyi eleştirel bir bakış açısıyla değerlendirmeleri sağlanır.