Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
Temel Yapay Zekâ ve Uygulamaları
Ders Kodu: YZO182
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

Öğrencilere yapay zekânın temel kavramlarını, tarihçesini, uygulama alanlarını ve etik sorumluluklarını tanıtarak bu alanda farkındalık kazandırmaktır.

Özet İçerik

Yapay zekânın temel kavramları, tarihçesi, uygulama alanları.

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Öğrenme Çıktıları
1.Temel yapay zekâ kavramlarını tanır.
2.Yaygın kullanılan yapay zekâ tekniklerini ve önemini öğrenir.
3.Yapay zekâ geliştirmek için gerekli programlama dilleri, yazılımlar, araçlar ve süreçler hakkında ön bilgi sahibi olur.
4.Yapay zekânın alt dallarını, ürünlerini ve gerçek hayatta kullanım alanlarını öğrenir.
5.Yapay zekâ mühendislik uygulamalarını tartışabilir.
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1.Yapay Zekâ: Temel Prensipler Kevin Warwick Ginko Bilim
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
1. Hafta - Teorik
Temel Kavramlar, Yapay Zekâ tarihi ve felsefesi Tarihi Gelişimi
2. Hafta - Teorik
İlk yapay zeka çalışmaları (1) İlk yapay sinir ağı temelli bilgisayar SNARC (2) Yapay Zeka Bilimi ve John McCARTHY (3) John HOPFIELD ve David RUMELHART (4) Bilgisayar “Deep Blue
3. Hafta - Teorik
Endüstri 4.0/ 4. Sanayi Devrimi Görüşüne İlişkin Yaklaşımlar
4. Hafta - Teorik
Dünyadaki Yapay Zeka Çalışmalarında Önde Gelen Şirket ve Üniversiteler: ABD, Fransa ve İsviçre.
5. Hafta - Teorik
Türkiye’deki Yapay Zekâ Çalışmalarına Genel Bakış
6. Hafta - Teorik
İnsan Zihninin Yapısı ve Yapay Zekaya İlişkin Temel Kavramlar a. İnsan Beyni: Connectom yapısı ve programsız niteliği, bellek yapısı ve deneyime dayalı gelişim yapısı
7. Hafta - Teorik
b.Yapay zekanın programlanması: Algoritmik Yapı ve Kodlama, Bilgiyi bütüncül aktarma yetisi ve bellek yapısı, zeka seviyesinin yükseltilmesi (1) Analitik Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi (2)İnsandan İlham Alan Yapay Zeka (3) İnsansı Yapay Zeka
8. Hafta - Teorik
c. Büyük Veri, Big Data Kavramı (Ara sınav)
9. Hafta - Teorik
d. Zayıf ve Kuvvetli Yapay Zeka Yaklaşımları e. Yapay Zeka Diyalog Sistemleri
10. Hafta - Teorik
Temel Yapay Zekâ Türlerinin Özellikle Makine Öğrenmesi, Derin Öğrenme, Sinir Ağlar ve Algoritmalar Ne Olduklarının ve Birbirlerinden Farklarının Ortaya Konulması
11. Hafta - Teorik
a. Yapay Zekanın Etik Statüsü Hakkındaki Tartışmalar
12. Hafta - Teorik
b. Yapay Zekada Özbilincin İmkânı (1) İrade ve Sorumluluk (2) Karar Verme Süreçleri'nin Değerlendirilmesi
13. Hafta - Teorik
Yapay zekâ mühendislik uygulamaları
14. Hafta - Teorik
Yapay zekânın diğer alanlarda kullanımı ve uygulamaları
Değerlendirme
Değerlendirme TürüAdetYüzde
Ödev1%10
Kısa Sınav (Quiz)1%10
Ara Sınav (Vize)1%20
Dönem Sonu Sınavı (Final)1%60
İş Yükü Hesaplaması
EtkinlikSayısıÖn HazırlıkSüreToplam Iş Yükü (Saat)
Kuramsal Ders140228
Ödev1314
Kısa Sınav1314
Ara Sınav1617
Dönem Sonu Sınavı1617
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
OÇ-1
1
1
1
3
2
1
3
1
2
OÇ-2
1
2
2
3
3
1
3
1
3
OÇ-3
1
1
2
3
3
2
3
2
3
OÇ-4
2
2
2
3
2
2
3
2
3
OÇ-5
2
2
2
3
3
2
3
2
3
Adnan Menderes Üniversitesi - Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
2026