Yönetim Bilişim Sistemleri
Lisans TYYÇ: 6. Düzey QF-EHEA: 1. Düzey EQF-LLL: 6. Düzey

Ders Genel Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu: UNI220
Ders İsmi: Yapay Öğrenme ve Veri Bilimi
Ders Yarıyılı: Güz
Ders Kredileri:
AKTS
5
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: Dr. Öğr. Üy. ALPER ÖNER
Dersi Veren(ler): Ferzat Anka
Dersin Yardımcıları:

Dersin Amaç ve İçeriği

Dersin Amacı: Dersin amacı öğrencilere yapay öğrenme konusundaki temel teknik ve yöntemler konusunda bilgi sağlamak ve öğrencilerin yapay öğrenme yöntemlerini pratik problemlerin çözümünde kullanabilme becerisine sahip olmalarını sağlamaktır. Aynı zamanda günümüz uygulama alanlarında yapay öğrenmenin önemini anlamaktır.
Dersin İçeriği: Yapay öğrenme temel kavram ve yöntemleri. Yapay öğrenme kullanarak problem çözme; problem bilgisi kullanan ve kullanmayan yöntemler. Veri analizi, Çeşitli algoritmalar incelemek. Farklı alan dallarında yapay zeka yönetmlerin önemini örneklendirilerek anlatmak

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
1) • Yapay öğrenme metotlarıyla çözülebilecek problemleri tanıyabilir.
2) • Çeşitli problemlerin çözümünde yapay zekanın önemini anlamak
3) • Verilen probleme uygun yapay öğrenme metodunu seçebilir.
4) • Verilen problemi uygun yapay öğrenme metoduyla çözebilir.
5) • Bilginin temsil yollarını, avantaj ve dezavantajlarını bilir.

Ders Akış Planı

Hafta Konu Ön Hazırlık
1) Yapay öğrenme tarihi ve felsefesi
2) Temel kavramlar
3) Temel kavramlar-Zeki Ajanlar
4) Yapay öğrenme ile problem çözme ve arama algoritmalarına giriş
5) Uzman sistemler ve makine öğrenmesi
6) Yapay öğrenmede optimizasyon metotları
7) Ödev-Sunum
8) ödev-Sunum
9) Ödev-Sunum
10) Veri bilimi ve analizi
11) Makine öğrenmesi
12) Veri bilimleri ve metotları
13) makine öğrenemsi
14) Arama algoritmaları ve önemi (Kesin, açgözlü, sezgisel, meta-sezgisel)

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar: • Stuart Russell and Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Third Ed., Prentice Hall, 2010,
• Michael Negnevitsky, Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems (3rd Edition) 3rd Edition
• Vasif Nabiyev, Yapay Zeka: İnsan ve Bilgisayar Etkileşimi 4. Baskı
• Yalçin Özkan, Veri Madenciliği Yöntemleri, Papatya, 2008
• Cemalettin Kubat, Matlab Yapay Zeka ve Mühendislik uygulamaları, Pusula, 2009
• İlker Arslan, R ile İstatistiksel Programlama, Pusula, 2020
• Zafer Demirkol, Herkes İçin Yapay Zeka, Genç Destek, 2021
• S.Nematzadeh et al. Rationalized Statistics for Biosciences Analysing bioinformatics data using the R, LAP Publishing, 2021
Diğer Kaynaklar: • Stuart Russell and Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Third Ed., Prentice Hall, 2010,
• Michael Negnevitsky, Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems (3rd Edition) 3rd Edition
• Vasif Nabiyev, Yapay Zeka: İnsan ve Bilgisayar Etkileşimi 4. Baskı
• Yalçin Özkan, Veri Madenciliği Yöntemleri, Papatya, 2008
• Cemalettin Kubat, Matlab Yapay Zeka ve Mühendislik uygulamaları, Pusula, 2009
• İlker Arslan, R ile İstatistiksel Programlama, Pusula, 2020
• Zafer Demirkol, Herkes İçin Yapay Zeka, Genç Destek, 2021
• S.Nematzadeh et al. Rationalized Statistics for Biosciences Analysing bioinformatics data using the R, LAP Publishing, 2021

Ders - Program Öğrenme Kazanım İlişkisi

Course Learning Outcomes

1

2

3

4

5

Program Kazanımları
1) Yönetim bilişim sistemlerine yönelik, başta işletme ve bilgisayar mühendisliği ile ilgili olmak üzere, disiplinlerarası geniş bir perspektife sahiptir.
2) Yönetim bilişim sistemlerini teknik, örgütsel ve yönetsel açıdan kavrar ve programlama mantığını bilerek güncel bir programlama dili kullanır.
3) Çeşitli iş problemlerinin kavranmasına ve çözümüne yönelik farklı bilişim teknolojileri ve sistemlerini kullanır.
4) Yönetim bilişim sistemleri alanındaki verileri, kavram ve fikirleri bilimsel ve teknolojik yöntemlerle yorumlar.
5) Bir bilişim sistemi için gerekli ihtiyaçları analiz ederek sisteme ait veritabanın analiz, dizayn ve uygulama aşamalarındaki süreçlere hakim olur.
6) Bilişim projelerine teknik ve yönetsel katkı verir ve sorumluluk alır.
7) Çeşitli istatistiki teknikleri ve sayısal yöntemleri kullanarak karmaşık iş ve bilişim problemlerini çözer ve istatistik programlarını etkin bir şekilde kullanarak analizler yapar.
8) Bir yabancı dili eğitim-öğretim düzeyine göre, Avrupa Dil Portföyü kriteri açısından en az B1 Genel Düzeyi’nde kullanır.
9) Takım çalışması, müzakere, liderlik ve girişimcilik yeteneklerini geliştirir.
10) Evrensel etik değerlere, sosyal sorumluluk bilincine ve yeterli düzeyde gerekli hukuk bilgisine sahiptir.
11) Yaşam boyu öğrenmeye ilişkin olumlu tutumlar geliştirebilerek bireysel öğrenme ihtiyaçlarını belirler ve bunları gidermeye yönelik çalışmalar yapar.
12) Alanı ile ilgili konularda düşünce ve çözüm önerilerini hem yazılı hem de sözlü olarak aktarır ve gerektiğinde hem ulusal hem de uluslararası platformlarda sunar ve yayınlar.
13) Alanının gerektirdiği en az Avrupa Bilgisayar Kullanma Lisansı ileri düzeyinde bilgisayar yazılımı ile birlikte bilişim ve iletişim teknolojilerini kullanır.

Ders - Öğrenme Kazanımı İlişkisi

Etkisi Yok 1 En Düşük 2 Orta 3 En Yüksek
       
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi Katkı Payı
1) Yönetim bilişim sistemlerine yönelik, başta işletme ve bilgisayar mühendisliği ile ilgili olmak üzere, disiplinlerarası geniş bir perspektife sahiptir. 3
2) Yönetim bilişim sistemlerini teknik, örgütsel ve yönetsel açıdan kavrar ve programlama mantığını bilerek güncel bir programlama dili kullanır. 3
3) Çeşitli iş problemlerinin kavranmasına ve çözümüne yönelik farklı bilişim teknolojileri ve sistemlerini kullanır. 3
4) Yönetim bilişim sistemleri alanındaki verileri, kavram ve fikirleri bilimsel ve teknolojik yöntemlerle yorumlar. 3
5) Bir bilişim sistemi için gerekli ihtiyaçları analiz ederek sisteme ait veritabanın analiz, dizayn ve uygulama aşamalarındaki süreçlere hakim olur. 3
6) Bilişim projelerine teknik ve yönetsel katkı verir ve sorumluluk alır. 3
7) Çeşitli istatistiki teknikleri ve sayısal yöntemleri kullanarak karmaşık iş ve bilişim problemlerini çözer ve istatistik programlarını etkin bir şekilde kullanarak analizler yapar. 3
8) Bir yabancı dili eğitim-öğretim düzeyine göre, Avrupa Dil Portföyü kriteri açısından en az B1 Genel Düzeyi’nde kullanır. 3
9) Takım çalışması, müzakere, liderlik ve girişimcilik yeteneklerini geliştirir. 3
10) Evrensel etik değerlere, sosyal sorumluluk bilincine ve yeterli düzeyde gerekli hukuk bilgisine sahiptir. 3
11) Yaşam boyu öğrenmeye ilişkin olumlu tutumlar geliştirebilerek bireysel öğrenme ihtiyaçlarını belirler ve bunları gidermeye yönelik çalışmalar yapar. 3
12) Alanı ile ilgili konularda düşünce ve çözüm önerilerini hem yazılı hem de sözlü olarak aktarır ve gerektiğinde hem ulusal hem de uluslararası platformlarda sunar ve yayınlar. 3
13) Alanının gerektirdiği en az Avrupa Bilgisayar Kullanma Lisansı ileri düzeyinde bilgisayar yazılımı ile birlikte bilişim ve iletişim teknolojilerini kullanır. 3

Ölçme ve Değerlendirme

Yarıyıl İçi Çalışmaları Aktivite Sayısı Katkı Payı
Sunum 1 % 40
Final 1 % 60
Toplam % 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI % 40
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI % 60
Toplam % 100

İş Yükü ve AKTS Kredisi Hesaplaması

Aktiviteler Aktivite Sayısı İş Yükü
Ders Saati 16 48
Sınıf Dışı Ders Çalışması 16 53
Sunum / Seminer 5 10
Final 1 2
Toplam İş Yükü 113