Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
Yapay Zekâya Giriş
Ders Kodu: ELTC184
Ders Türü: Bölüm Dışı Seçmeli
Ders Grubu: Önlisans
Eğitim Dili: Türkçe
Staj Durumu: Yok
Teori: 2
Uyg.: 0
Kredi: 2
Laboratuvar: 0
AKTS: 2
Amaç

Bu derste öğrencilere, yapay zekânın temel kavramlarını ve tarihsel gelişimini öğretmek; makine öğrenmesi ve derin öğrenmenin temel yaklaşımlarını tanıtmak, yapay zekânın günlük yaşam ve endüstrideki uygulamalarını açıklamak; ayrıca üretken yapay zekâ, büyük dil modelleri, yapay zekâ kullanımında etik ve hukuki sorumluluklar ile güvenilirlik konularında farkındalık kazandırmak amaçlanmaktadır. Ayrıca ders kapsamında öğrencilerin yapay zekânın güncel gelişmelerini ve gelecekteki potansiyel etkilerini kavramaları hedeflenmektedir.

Özet İçerik

Yapay zekâ kavramı, tarihsel gelişimi ve temel kavramları; etik ve hukuki sorumluluklar; makine öğrenmesi ve derin öğrenmenin temel prensipleri ile yöntemleri; yapay zekânın günlük yaşam ve endüstrideki uygulamaları; üretken yapay zekâ ve büyük dil modelleri; yapay zekâ sistemlerinde güvenilirlik problemleri; yapay zekânın geleceğine yönelik fırsatlar ve riskler ile vaka analizleri.

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Öğrenme Çıktıları
1.Yapay zekânın temel kavramlarını, tarihsel gelişimini ve temel kavramlarını açıklamak.
2.Makine öğrenmesi ve derin öğrenme yaklaşımlarını temel düzeyde tanımlamak ve aralarındaki ilişkiyi açıklamak.
3.Yapay zekâ uygulamalarının günlük yaşam ve endüstrideki kullanım alanlarını örneklerle açıklamak.
4.Üretken yapay zekâ ve büyük dil modellerinin (LLM) temel çalışma mantığını ve kullanım alanlarını bilmek.
5.Yapay zekâ sistemlerinde etik ilkeler ve hukuki sorumluluklar konularını bilmek.
6.Yapay zekâ sistemlerinin güvenilirliği, yanlılık (bias) ve doğruluk problemlerini temel düzeyde kavramak.
7.Yapay zekânın gelecekteki etkileri, fırsatlar ve riskler hakkında bir bakış açısı geliştirmek.
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1.Yapay Zeka Problemler- Yöntemler- Algoritma, Seçkin Yayıncılık, ISBN: 9753479859 (Doç.Dr. Vasif V. Nabiyev)
2.Python ile Derin Öğrenme, Buzdağı Yayınevi, ISBN: 9786056902420 (François Chollet)
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
1. Hafta - Teorik
Yapay zekâ kavramı.
2. Hafta - Teorik
Yapay zekânın tarihsel gelişimi.
3. Hafta - Teorik
Yapay zekânın temel kavramları.
4. Hafta - Teorik
Yapay zekâ kullanımında etik ve hukuki sorumluluklar.
5. Hafta - Teorik
Makine öğrenmesi kavramı.
6. Hafta - Teorik
Makine öğrenmesi yöntemleri. (Kısa Sınav)
7. Hafta - Teorik
Derin öğrenme kavramı.
8. Hafta - Teorik
Derin öğrenme yöntemleri. (Ara Sınav)
9. Hafta - Teorik
Üretken yapây zeka ve büyük dil modelleri.
10. Hafta - Teorik
Yapay zekânın günlük hayattaki kullanımı.
11. Hafta - Teorik
Yapay zekânın endüstriyel alandaki kullanımı.
12. Hafta - Teorik
Yapay zekânın güvenilirliği. (Ödev)
13. Hafta - Teorik
Yapay zekânın geleceği: Fırsatlar ve riskler.
14. Hafta - Teorik
Genel değerlendirme ve vaka analizleri.
Değerlendirme
Değerlendirme TürüAdetYüzde
Ödev1%5
Kısa Sınav (Quiz)1%5
Ara Sınav (Vize)1%30
Dönem Sonu Sınavı (Final)1%60
İş Yükü Hesaplaması
EtkinlikSayısıÖn HazırlıkSüreToplam Iş Yükü (Saat)
Kuramsal Ders140228
Ödev1415
Kısa Sınav1415
Ara Sınav1516
Dönem Sonu Sınavı1516
TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat)50
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
PÇ-1
PÇ-2
PÇ-3
PÇ-4
PÇ-5
PÇ-6
PÇ-7
PÇ-8
PÇ-9
PÇ-10
PÇ-11
PÇ-12
PÇ-13
PÇ-14
PÇ-15
PÇ-16
PÇ-17
PÇ-18
PÇ-19
PÇ-20
PÇ-21
OÇ-1
5
OÇ-2
5
OÇ-3
5
OÇ-4
5
OÇ-5
5
OÇ-6
5
OÇ-7
5
Adnan Menderes Üniversitesi - Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
2026