Yazılım Mühendisliği Önizleme
Lisans	TYYÇ: 6. Düzey	QF-EHEA: 1. Düzey	EQF-LLL: 6. Düzey

Ders Genel Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu:

UNI050

Ders İsmi:

Yapay Zekaya Giriş

Ders Yarıyılı:

Bahar

Ders Kredileri:

AKTS

Öğretim Dili:

Türkçe

Ders Koşulu:

Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?:

Hayır

Dersin Türü:

Üniversite Seçmeli

Dersin Seviyesi:

Lisans

TYYÇ:6. Düzey

QF-EHEA:1. Düzey

EQF-LLL:6. Düzey

Dersin Veriliş Şekli:

E-Öğrenme

Dersin Koordinatörü:

Doç. Dr. ŞEBNEM ÖZDEMİR

Dersi Veren(ler):

Dr. Öğr. Üyesi Şebnem Özdemir

Dersin Yardımcıları:

Dersin Amaç ve İçeriği

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.

Öğrenme Kazanımları

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.

Ders Akış Planı

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

Kaynaklar

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.

Ders - Program Öğrenme Kazanım İlişkisi

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.

Ders - Öğrenme Kazanımı İlişkisi

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.

Ölçme ve Değerlendirme

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

İş Yükü ve AKTS Kredisi Hesaplaması

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