Bilgisayar Teknolojisi | |||||
Önlisans | TYYÇ: 5. Düzey | QF-EHEA: Kısa Düzey | EQF-LLL: 5. Düzey |
Ders Kodu: | UNI220 | ||||
Ders İsmi: | Yapay Öğrenme ve Veri Bilimi | ||||
Ders Yarıyılı: | Bahar | ||||
Ders Kredileri: |
|
||||
Öğretim Dili: | Turkish | ||||
Ders Koşulu: | |||||
Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: | Hayır | ||||
Dersin Türü: | Üniversite Seçmeli | ||||
Dersin Seviyesi: |
|
||||
Dersin Veriliş Şekli: | E-Öğrenme | ||||
Dersin Koordinatörü: | Dr. Öğr. Üy. ALPER ÖNER | ||||
Dersi Veren(ler): | Ferzat Anka | ||||
Dersin Yardımcıları: |
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 |
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. |
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) |
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 |
Course Learning Outcomes | 1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Program Kazanımları | ||||||||||
1) Bilgisayar teknolojileri alanında temel kavramları anlama becerisine sahip olmak | ||||||||||
2) Bilgisayar teknolojileri alanındaki problemleri analiz etme ve modelleme, çözümleri için uygun yazılım gereksinimlerini belirleme ve tanımlama becerisine sahip olmak | ||||||||||
3) Yabancı dilde mesleki konuları anlama becerisine sahip olmak | ||||||||||
4) Yazılım kurulum, test ve kabul işlemlerini yapabilme becerisine sahip olmak | ||||||||||
5) Bilgisayar ağlarının kurulumunu, yönetimini gerçekleştirebilme ve ağ işletim sistemini kullanabilme becerisine sahip olmak. | ||||||||||
6) Bilgisayar donanımının bakım ve onarımını yapabilme becerisine sahip olmak | ||||||||||
7) Bilgisayar teknolojileri alanında mesleki, hukuksal, etik ve sosyal sorunlar hakkında farkındalık ve sorumluluk bilincine sahip olmak | ||||||||||
8) Bilgisayar ve ağ yazılımları planlama, tasarlama ve üretme becerisine sahip olmak | ||||||||||
9) Web tasarımı ve programlaması yapabilme becerisine sahip olmak | ||||||||||
10) Veritabanı yönetimi, sorgulama, tasarımı konularındaki bilgilerini uygulamalarda kullanabilme ve veritabanı uygulamaları geliştirebilme yetkinliğine sahip olmak |
Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Orta | 3 En Yüksek |
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
1) | Bilgisayar teknolojileri alanında temel kavramları anlama becerisine sahip olmak | |
2) | Bilgisayar teknolojileri alanındaki problemleri analiz etme ve modelleme, çözümleri için uygun yazılım gereksinimlerini belirleme ve tanımlama becerisine sahip olmak | |
3) | Yabancı dilde mesleki konuları anlama becerisine sahip olmak | |
4) | Yazılım kurulum, test ve kabul işlemlerini yapabilme becerisine sahip olmak | |
5) | Bilgisayar ağlarının kurulumunu, yönetimini gerçekleştirebilme ve ağ işletim sistemini kullanabilme becerisine sahip olmak. | |
6) | Bilgisayar donanımının bakım ve onarımını yapabilme becerisine sahip olmak | |
7) | Bilgisayar teknolojileri alanında mesleki, hukuksal, etik ve sosyal sorunlar hakkında farkındalık ve sorumluluk bilincine sahip olmak | |
8) | Bilgisayar ve ağ yazılımları planlama, tasarlama ve üretme becerisine sahip olmak | |
9) | Web tasarımı ve programlaması yapabilme becerisine sahip olmak | |
10) | Veritabanı yönetimi, sorgulama, tasarımı konularındaki bilgilerini uygulamalarda kullanabilme ve veritabanı uygulamaları geliştirebilme yetkinliğine sahip olmak |
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 |
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 |