| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | AKTS | |
| Yapay Zeka | YBS303 | 5 | 2 + 1 | 5,0 |
| Birim Bölüm | YÖNETİM BİLİŞİM SİSTEMLERİ |
| Derece Seviye | Lisans - Zorunlu - Türkçe |
| Dersin Verilişi | Sınıf içi sözlü-yazılı anlatım. |
| EBS Koordinatörü | Dr. Öğr. Üyesi Hüseyin PARMAKSIZ |
| Ders Veren | Dr. Öğr. Üyesi Hüseyin PARMAKSIZ |
| Amaç |
Öğrencilere yapay zeka konusundaki temel teknik ve yöntemler konusunda bilgi edindirmek ve öğrencilerin yapay zeka yöntemlerini pratik problemlerin çözümünde kullanabilme becerisine sahip olmalarını sağlamak amaçlanmaktadır. |
| Ders İçeriği |
Yapay zekanın temel kavram ve yöntemleri.Zeki ajan kavramı. Yapay zeka kullanarak problem çözme yaklaşımı.Problem hakkında bilgisi kullanan ve kullanmayan arama yöntemleri. Lokal arama yöntemleri. Sezgisel algoritmalar. Yapay sinir ağlarına giriş. Groq, together, Nvidia ve openrouter gibi Fast AI Inference sistemlerine API ile baglanti. huggingface uzerinden modellerin test edilmesi. USOM analizi, pdf ozetleyici, Yoktez analizi, youtube transkript ve soru uretici uygulamalari. Generative AI (Üretken Yapay Zeka) uygulamalarini guncel problemlere uyarlamak. |
| Ders Kaynakları |
Artificial Intelligence: A Modern Approach. Stuart Russell, Peter Norvig, Prentice Hall, Second Edition
Yapay Zeka-Prof.Dr Vasif Vagifoğlu Nabiyev ,Seçkin Yayınevi-2012-4.Baskı huggingface web summarizer Github repom Online Online-1 Online-2 Online-3 |
| Açıldığı Öğretim Yılı | 2016 - 2017 2017 - 2018 2018 - 2019 2019 - 2020 2020 - 2021 2021 - 2022 2022 - 2023 2023-2024 2024 - 2025 |
| Yarıyıl İçi Çalışmalar | Katkı Yüzdesi (%) |
| Ara Sınav 1 | 20 |
| Ödev 1 | 15 |
| Ödev 2 | 15 |
| Uygulama 1 | 10 |
| Toplam | 60 |
| Yarıyıl Sonu Çalışmalar | Katkı Yüzdesi (%) |
| Final | %40 |
| Toplam | %40 |
| Yarıyıl İçinin Başarıya Oranı | %60 |
| Yarıyıl Sonu Çalışmalar | %40 |
| Toplam | %100 |
| Kategori | Ders İlişki Yüzdeleri (%) |
|
Aktarılabilir Beceri Dersleri
|
0
|
|
Beşeri, İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
|
0
|
|
Destek Dersleri
|
0
|
|
Ek Dersler
|
0
|
|
Kategori
|
0
|
|
Mesleki Seçmeli Dersler
|
0
|
|
Temel Meslek Dersleri
|
0
|
|
Uygulama Dersleri
|
0
|
|
Uzmanlık / Alan Dersleri
|
0
|
|
Yetkinlik Tamamlayıcı Ders
|
0
|
| Ders İş Yükü | Öğretim Metotlar / Öğretim Metodu | Süresi (Saat) | Sayısı | Toplam İş Yükü (Saat) |
| Dinleme ve anlamlandırma | Ders | 3 | 14 | 42 |
| Ara Sınav 1 | Ara Sınav 1 | 3 | 1 | 3 |
| Ödev 1 | Ödev 1 | 16 | 5 | 80 |
| Final | Final | 3 | 1 | 3 |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 128 | |||
| AKTS = Toplam İş Yükü (Saat) / 25.5 (s) | 5,02 | |||
| AKTS | 5,0 | |||
| Hafta | Konu | Öğretim Metodu |
|---|---|---|
| 1 | Temel Kavramlar, Yapay Zeka Tarihi ve Felsefesi | |
| 2 | Ajan (Vekil) kavramı, Zeki Ajanlar ve türleri | |
| 3 | Yapay Zeka ile Problem Çözme ve Arama Algoritmalarına Giriş | |
| 4 | Problem Bilgisi Kullanmayan Arama Algoritmaları | |
| 5 | Problem Bilgisi Kullanan Arama Algoritmaları | |
| 5 | Problem Bilgisi Kullanan Arama Algoritmaları | |
| 7 | Koşul Tatmin Problemleri | |
| 8 | Oyun Kuramı ve Oyun Problemleri | |
| 9 | Mantık | |
| 10 | Yapay Sinir Ağları | |
| 10 | Yapay Sinir Ağları | |
| 12 | Prolog Programlama Dili ve Mantıksal Programlama | |
| 12 | Prolog Programlama Dili ve Mantıksal Programlama | |
| 14 | Dönem Ödevi Teslimi |
| Ders Öğrenme Çıktısı | Ölçme Değerlendirme | Öğretim Metodu | Öğrenme Faaliyeti |
| Generative AI (Üretken Yapay Zeka) uygulamalarini guncel problemlere uyarlamak. | Sunum / Seminer | Tartışmalı Ders Beyin Fırtınası | Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme, takım çalışması |
DERS ÖĞRENME ÇIKTISI |
PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | PÇ 11 | PÇ 12 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Generative AI (Üretken Yapay Zeka) uygulamalarini guncel problemlere uyarlamak. | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | ;
| Ortalama Değer | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
