UNI220 Yapay Öğrenme ve Veri Bilimiİstinye ÜniversitesiAkademik Programlar AşçılıkÖğrenciler için Genel BilgiDiploma EkiErasmus BeyanıUlusal Yeterlilikler
Aşçılık

Önizleme

Önlisans TYYÇ: 5. Düzey QF-EHEA: Kısa Düzey EQF-LLL: 5. 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:
Önlisans TYYÇ:5. Düzey QF-EHEA:Kısa Düzey EQF-LLL:5. 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) Aşçılık mesleğindeki genel kavramları tanımlar/açıklar.
2) Yiyecek-İçecek işletmelerin etkilendiği iç ve dış çevre ilişkilerini tanımlar/açıklar.
3) Aşçılık alanındaki düzenlemeler, mesleki standartlar ve uygulamalar ile ilgili bilgiye sahiptir.
4) Menü planlama, pişirme yöntemleri, dünya mutfakları, yöresel mutfaklar gibi çeşitli konularda bilgi ve yöntem sahibi olur ve bu bilgi ve yöntemleri mesleki gelişime yönelik kullanır.
5) Yiyecek içecek terminolojisine hâkim olur.
6) Aşçılık alanındaki bölümlerin her türlü organizasyonlarını düzenler.
7) Aşçılık mesleğinin temel kavramlarını ve kuramlarını kullanarak yeme-içme ile ilgili olguları analiz eder ve uygular.
8) Alanı ile ilgili uygulamalarda karşılaşılan ve öngörülemeyen karmaşık faaliyetlerin yürütülmesinde bireysel veya ekip üyesi olarak sorumluluk alır.
9) Alanına yenilik getiren bilgi, düşünce, uygulama veya teknolojilerin hayata geçirilmesinde risk ve sorumluluk alır.
10) Alanında edindiği ileri düzeydeki bilgi ve becerileri eleştirel bir yaklaşımla değerlendirir.
11) Alanı ve mesleği ile ilgili güncel gelişmeleri takip eder.
12) Alanı ile ilgili konularda düşüncelerini ve sorunlara ilişkin çözüm önerilerini nicel ve nitel verilerle destekleyerek uzman olan ve olmayan kişilerle paylaşır.
13) Alanının gerektirdiği en az Avrupa bilgisayar kullanma lisansı temel düzeyinde bilgisayar yazılımı ve bilişim teknolojilerini kullanır.
14) Bir yabancı dili (İngilizce) en az Avrupa Dil Portföyü B1 Genel Düzeyi’nde kullanarak alanındaki gelişmeleri izler ve meslektaşları ile iletişim kurar.
15) Alanı ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, uygulanması ve sonuçlarının duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik değerlere uygun hareket eder.

Ders - Öğrenme Kazanımı İlişkisi

Etkisi Yok 1 En Düşük 2 Orta 3 En Yüksek
       
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi Katkı Payı
1) Aşçılık mesleğindeki genel kavramları tanımlar/açıklar.
2) Yiyecek-İçecek işletmelerin etkilendiği iç ve dış çevre ilişkilerini tanımlar/açıklar.
3) Aşçılık alanındaki düzenlemeler, mesleki standartlar ve uygulamalar ile ilgili bilgiye sahiptir.
4) Menü planlama, pişirme yöntemleri, dünya mutfakları, yöresel mutfaklar gibi çeşitli konularda bilgi ve yöntem sahibi olur ve bu bilgi ve yöntemleri mesleki gelişime yönelik kullanır.
5) Yiyecek içecek terminolojisine hâkim olur.
6) Aşçılık alanındaki bölümlerin her türlü organizasyonlarını düzenler.
7) Aşçılık mesleğinin temel kavramlarını ve kuramlarını kullanarak yeme-içme ile ilgili olguları analiz eder ve uygular.
8) Alanı ile ilgili uygulamalarda karşılaşılan ve öngörülemeyen karmaşık faaliyetlerin yürütülmesinde bireysel veya ekip üyesi olarak sorumluluk alır.
9) Alanına yenilik getiren bilgi, düşünce, uygulama veya teknolojilerin hayata geçirilmesinde risk ve sorumluluk alır.
10) Alanında edindiği ileri düzeydeki bilgi ve becerileri eleştirel bir yaklaşımla değerlendirir.
11) Alanı ve mesleği ile ilgili güncel gelişmeleri takip eder.
12) Alanı ile ilgili konularda düşüncelerini ve sorunlara ilişkin çözüm önerilerini nicel ve nitel verilerle destekleyerek uzman olan ve olmayan kişilerle paylaşır.
13) Alanının gerektirdiği en az Avrupa bilgisayar kullanma lisansı temel düzeyinde bilgisayar yazılımı ve bilişim teknolojilerini kullanır.
14) Bir yabancı dili (İngilizce) en az Avrupa Dil Portföyü B1 Genel Düzeyi’nde kullanarak alanındaki gelişmeleri izler ve meslektaşları ile iletişim kurar.
15) Alanı ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, uygulanması ve sonuçlarının duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik değerlere uygun hareket eder.

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