| Dersin Adı | Dersin Kodu | Dersin Türü | Dersin Düzeyi | Dersin Yılı | Dersin Verildiği Dönem | AKTS Kredisi |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Yapay Zekaya Giriş | HUF415 | Seçmeli | Lisans | 4 | Güz | 6 |
Öğretim Elemanı Adı
Dr. Öğr. Üyesi Ramazan DUVAR
Dersin Öğrenme Kazanımları
1) Yapay zeka araçlarını kullanabilir
2) Yapay zeka konularında güncel bilgi kazanabilir
3) Verilen problemleri çözmek için bilinen yapay zeka algoritmalarını kullanabilir
4) Ders kapsamında öğrenilen bilgileri geliştirilebilir ve problemlere özgün yeni çözümler sunabilir
5) Makine öğrenmesi modellerini yeniden düzenleyip, optimize edebilir.
Program Yeterliliği İlişkisi
| Program Yeterlilikleri | ||||||||||||||||||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | ||
| Öğrenme Kazanımları | ||||||||||||||||||||
| 1 | Düşük | Yüksek | Yüksek | Orta | Orta | Orta | ||||||||||||||
| 2 | Düşük | Yüksek | Yüksek | Orta | Orta | Orta | ||||||||||||||
| 3 | Düşük | Yüksek | Yüksek | Orta | Orta | Orta | ||||||||||||||
| 4 | Düşük | Yüksek | Yüksek | Orta | Orta | Orta | ||||||||||||||
| 5 | Düşük | Yüksek | Yüksek | Orta | Orta | Orta | ||||||||||||||
Eğitim Şekli
e-ders
Ön Koşullar, Diğer Koşullar
Yok
Önerilen Destekleyici Dersler
İstenmemekte
Dersin İçeriği
Bu ders aşağıdaki konuları kapsamaktadır. 1. Yapay Zekaya Giriş, Temel Terimler 2. Arama algoritmaları 3. Sezgisel algoritmalar 4. Denetimli/Denetimsiz Öğrenme 5. Sınıflandırma ve lineer regresyon 6. En Yakın Komşu Yöntemi 7. Kümeleme Yöntemleri 8. Destek Vektör Makineleri 9. Karar ağaçları 10. Yapay Sinir Ağları 11. Derin Öğrenme
Önerilen/İstenen Ders Kaynakları
Planlanan Öğrenim Faaliyetleri Ve Eğitim Yöntemi
Değerlendirme Yöntemi ve Ölçütleri
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarıya Oranı |
50% |
|||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
||||||||||||
Yarıyıl Sonu Sınavının Başarıya Oranı |
50% |
|||||||||||
Toplam | 100% | |||||||||||
Dersin Eğitim Dili
Türkçe
Mesleki Uygulama
İstenmemekte