Yazılım Mühendisliği | |||||
Lisans | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF-LLL: 6. Düzey |
Ders Kodu: | UNI050 | ||||
Ders İsmi: | Yapay Zekaya Giriş | ||||
Ders Yarıyılı: | Bahar | ||||
Ders Kredileri: |
|
||||
Öğretim Dili: | Türkçe | ||||
Ders Koşulu: | |||||
Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: | Hayır | ||||
Dersin Türü: | Üniversite Seçmeli | ||||
Dersin Seviyesi: |
|
||||
Dersin Veriliş Şekli: | E-Öğrenme | ||||
Dersin Koordinatörü: | Doç. Dr. ŞEBNEM ÖZDEMİR | ||||
Dersi Veren(ler): | Dr. Öğr. Üyesi Şebnem Özdemir | ||||
Dersin Yardımcıları: |
Dersin Amacı: | Yapay zekanın gelişimi, kapsamı ve yöntemlerinin farklı alanlardaki uygulama örnekleriyle birlikte anlaşılması. |
Dersin İçeriği: | Her öğrenci için dersin amacı; Yapay zeka kavramının kapsamını, kullanılan yöntemleri, yapay zekadaki sorunlarla birlikte, farklı uygulama alanlarındaki örnekleri ile öğrenmektir. |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
1) Yapay zekanın ne olduğunu ve ne olmadığını bilir 2) Yöntemlerin farklılıklarınız ve benzerliklerini uygulama alanları ile birlikte açıklar 3) Yapay Zekanın toplumsal etkilerini, ilgili devlet politikalarını açıklar 4) Açıklanabilirlik, bias gibi yapay zeka uygulamalarındaki kritik sorunları tanımlar. 5) Yapay zekanın hayat içine uygulanabilmesi için ilgili sorunu tanımlar ve çözüm önerisi modeli üretir. |
Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
1) | Yapay Zekanın Tarihçesi | |
2) | Kapsam ve Yöntemleri ile Yapay Zeka- Basit Yapay Sinir Ağı Tasarımı, Yapay Dar Zeka, Süper Zeka, Genel Zeka | |
3) | Kapsam ve Yöntemleri ile Yapay Zeka- Makine Öğrenmesi, Derin Öğrenme | |
4) | Kapsam ve Yöntemleri ile Yapay Zeka- Makine Öğrenmesi, Derin Öğrenme | |
5) | Kapsam ve Yöntemleri ile Yapay Zeka- Doğal Dil İşleme ve Makine Çeviri | |
6) | Kapsam ve Yöntemleri ile Yapay Zeka- Bilgisayarlı Görü | |
7) | Kapsam ve Yöntemleri ile Yapay Zeka- Uzman Sistemleri, Robotik, Optimizasyon | |
8) | VİZE HAFTASI | |
9) | Yapay Zekada Sorunlar ve Kritik Konular- Bias Kavramı ve Örnek Olaylar | |
10) | Yapay Zekada Sorunlar ve Kritik Konular- Açıklanabilirlik, Şeffaflık, Hesapverebilirlik | |
11) | Yapay Zeka ve Farklı Disiplinlerdeki Uygulama Örnekleri | |
12) | Yapay Zeka ve Farklı Disiplinlerdeki Uygulama Örnekleri | |
13) | Daha Erişilebilir Bir Dünya İçin Yapay Zeka Uygulamaları- Dezavantajlı Grupların Yapay Zeka Uygulamaları ile Desteklenmesi | |
14) | Yapay Zekada Devlet Politikaları ve Regülasyonlar |
Ders Notları / Kitaplar: | Ek kaynak ihtiyacı bulunmamaktadır. - There is no need for additional resources. |
Diğer Kaynaklar: | Ek kaynak ihtiyacı bulunmamaktadır. - There is no need for additional resources. |
Course Learning Outcomes | 1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Program Kazanımları | |||||||||||
1) Matematik, fen bilimleri ve yazılım mühendisliğine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi. | |||||||||||
2) Karmaşık yazılım mühendisliği problemlerini tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. | |||||||||||
3) Karmaşık bir yazılım sistemini, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama, gerçekleştirme, sınama, doğrulama, ölçme ve bakımını yapma becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. | |||||||||||
4) Yazılım mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. | |||||||||||
5) Karmaşık mühendislik problemlerinin veya yazılım mühendisliği araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi. | |||||||||||
6) Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi. | |||||||||||
7) Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi. | |||||||||||
8) Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği konusunda farkındalık; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi. | |||||||||||
9) Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk ve yazılım mühendisliği uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi. | |||||||||||
10) Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi. | |||||||||||
11) Yazılım mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın yazılım mühendisliği alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; yazılım mühendisliği çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık. |
Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Orta | 3 En Yüksek |
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
1) | Matematik, fen bilimleri ve yazılım mühendisliğine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi. | |
2) | Karmaşık yazılım mühendisliği problemlerini tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. | |
3) | Karmaşık bir yazılım sistemini, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama, gerçekleştirme, sınama, doğrulama, ölçme ve bakımını yapma becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. | |
4) | Yazılım mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. | |
5) | Karmaşık mühendislik problemlerinin veya yazılım mühendisliği araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi. | |
6) | Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi. | |
7) | Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi. | |
8) | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği konusunda farkındalık; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi. | |
9) | Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk ve yazılım mühendisliği uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi. | |
10) | Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi. | |
11) | Yazılım mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın yazılım mühendisliği alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; yazılım mühendisliği çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık. |
Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
Projeler | 1 | % 30 |
Ara Sınavlar | 1 | % 30 |
Final | 1 | % 40 |
Toplam | % 100 | |
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 60 | |
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 40 | |
Toplam | % 100 |
Aktiviteler | Aktivite Sayısı | Aktiviteye Hazırlık | Aktivitede Harçanan Süre | Aktivite Gereksinimi İçin Süre | İş Yükü | ||
Ders Saati | 14 | 2 | 2 | 56 | |||
Sınıf Dışı Ders Çalışması | 14 | 2 | 28 | ||||
Proje | 1 | 10 | 1 | 11 | |||
Ara Sınavlar | 1 | 10 | 1 | 11 | |||
Final | 1 | 20 | 1 | 21 | |||
Toplam İş Yükü | 127 |