DERS BİLGİLERİ | |||||
---|---|---|---|---|---|
Ders | Kodu | Yarıyıl | Ders Süresi | Kredi | AKTS |
Eğitimde Yapay Zeka Uygulamaları | BTES 201 | 3 | 2 | 2 | 4 |
Ön Koşul Dersleri | |
Ders Hakkında Önerilen Diğer Hususlar | None |
Dersin Dili | Türkçe | |||
Dersin Seviyesi | Lisans | |||
Dersin Türü | Seçmeli | |||
Dersin Koordinatörü | Prof. Dr. Ozan ŞENKAL | |||
Dersi Verenler |
|
|||
Dersin Yardımcıları | ||||
Dersin Amacı | Bu dersin amacı öğrencilerin yapay zekanın temel teknik ve mekanizmalarını içerecek şekilde yapay zeka konusuna giriş yapmalarını sağlamaktır. |
|||
Dersin İçeriği | Yapay zekaya giriş, Doğal ve Yapay Zeka, Turing Testi, Arama yöntemleri, Planlama, Sezgisel Problem Çözme, Bilgi gösterilimi, Yüklem Mantığı, Yapay Zeka Programlama Dilleri, Common Lisp ile programlama, Oyun Teorisi, Genetik Algoritmalar, Bulanık Mantık, Uzman Sistemler, Yapay Zeka Uygulamaları. |
Dersin Öğrenme Kazanımları |
---|
1) Yapay zeka kavramını tanımlar. |
2) Yapay zeka algoritmalarını anlar. |
3) Beynin temel işleyişi ve nöron yapılarını tanımlar. |
4) Sinir ağları tipleri ve işleyişlerine göre ağ yapıları kurar. |
5) Bulanık Mantık sistemlerini uygular. |
6) Yapay Zeka kontrol uygulama yazılımlarını yapar. |
7) |
8) |
9) |
10) |
11) |
12) |
13) |
14) |
15) |
DERSİN PROGRAM KAZANIMLARINA KATKISI | |||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
No | Temel öğrenme Kazanımları | Katkı Düzeyi | |||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
1 | Öğretim teknolojileri alt-alanlarını ve süreçlerinin bütünsel yapısını ve diğer ilgili alanlar ile ilişkisini açıklar.Öğretim teknolojileri ile bilişim teknolojileri veya bilgisayar bilimleri uygulamalarının bileşik yapısını açıklar. Alan ve ilgili alanlar kapsamında, bilimsel düşünmeye temel olan kavram ve uygulamaları açıklar. |
||||||
2 | Öğretim teknolojileri bilgi temelinden hareketle verilen durumlarda, analiz, tasarım, geliştirme ve değerlendirme süreçlerini uygular.Bilişim teknolojileri ve bilgisayar bilimleri uygulamalarını etkili ve verimli bir öğrenme-öğretme çevresini oluşturmada işe koşar.Alan ve ilgili alanlar kapsamında verilen durumlarda, bilimsel düşünmeye temel olan bilimsel araştırma ve temel istatistiksel kavram ve uygulamaları işe koşar. |
||||||
3 | Öğretim teknolojileri ve ilgili alanların bilgi temelinden hareketle verilen durumlarda, öğrenme ve öğretme ile ilgili problemlerin karmaşık yapısını ortaya koyar. |
||||||
4 | Bilimsel bir bakış açısı ile alan veya ilgili alanlar kapsamında verilen problemlerin çözümü için plan geliştirme, planı uygulama ve sonuçları değerlendirir.İlgili durumlarda öğretim teknolojileri, bilgisayar bilimleri bileşeni temelinde yeni ürünler veya süreçler ortaya koyar. |
||||||
5 | Bağımsız çalışma becerilerinin ve sorumluluk alabilme yetisinin göstergesi olarak alanla ilgili bir problemin çözümü için bireysel bir öneri, bir ürün veya işlemler takımı geliştirir.Bireysel veya ekip olarak yapılan projelerde sorumluluk alma ve aldığı görevi etkin bir şekilde yerine getirir. |
||||||
6 | Güncel sorun ve uygulamaları takip edip, bir sonraki aşamanın gerektireceği bilgi ve becerileri tespit ederek, yeni öğrenme görevleri üstlenir.Öğrenme problemi ile karşılaştığında bilimsel ve etik değerler temelinde kendisini ve ekibini başarıya götürecek problem çözümünü uygular. |
||||||
7 | Öğrencilerle, öğretmenlerle, okul yönetimi ile aileler ve çalışma grubundaki bireylerle etkili ve sağlıklı iletişim kurar. Alanı ile ilgili problemlerin çözümünde yararlanması gereken yurtdışı kaynakları takip edebilecek düzeyde bir yabancı dil bilir.Yerel veya ulusal düzeyde alandaki gelişmelerin yayılım ve dağılımında sorumluluk alır. |
||||||
8 | Çalışmalarında bilimsel ve etik değerler temelinde hareket ederek, bu değerlerin korunmasını ve öğrenilmesini destekler.Alanın geleceğine ilişkin konularda stratejik görüş geliştirebilme ve görüş değerlendirir.Diğer alanlardaki ilgili gelişmeleri öğretim teknolojileri alanına taşır.Paydaş davranışlarına ilişkin iç görü geliştirerek, işbirliği içinde verimli bir çalışma ortamı yaratabilme ve sürdürür. |
DERS AKIŞI | |||
---|---|---|---|
Hafta | Konular | Ön Hazırlık | Yöntem |
1 | Yapay zeka tanımları | Notlardan ilgili bölümleri çalış | Soru-Cevap Performans Değerlendirmesi |
2 | Klasik kontrol uygulamaları ile karşılaştırma | Notlardan ilgili bölümleri çalış | Alıştırma ve Uygulama Proje / Tasarım |
3 | Turing makinesi ve işleyişi | Notlardan ilgili bölümleri çalış | Problem Çözme Performans Değerlendirmesi |
4 | Nöron ve sinir iletimleri | Notlardan ilgili bölümleri çalış | Problem Çözme Performans Değerlendirmesi |
5 | İnsan beyninin işleyişi ve yapay sinir ağlarının tipleri | Notlardan ilgili bölümleri çalış | Örnek Olay Ödev |
6 | Yapay sinir ağları ve bilgisayarda simulasyonları | Notlardan ilgili bölümleri çalış | Soru-Cevap Problem Çözme Performans Değerlendirmesi |
7 | Bulanık mantık kavramı | Notlardan ilgili bölümleri çalış | Benzetim Performans Değerlendirmesi |
8 | Ara Sınav | Notlardan ilgili bölümleri çalış | Yazılı Sınav |
9 | Bulanık mantık kavramı | Notlardan ilgili bölümleri çalış | Anlatım Ödev |
10 | Bulanık mantık sistemleri kurabilmek, bulanıklaştırma, bulanıksızlaştırma | Notlardan ilgili bölümleri çalış | Anlatım Performans Değerlendirmesi |
11 | Bulanık mantık sistemleri kurmak ve simulasyonları | Notlardan ilgili bölümleri çalış | Anlatım Performans Değerlendirmesi |
12 | Yapay zeka kontrol sistemleri ve günümüzde uygulamaları | Notlardan ilgili bölümleri çalış | Bireysel Çalışma Ödev |
13 | Yapay zeka kontrol sistemlerinin endüstride yeri ve uygulamaları | Notlardan ilgili bölümleri çalış | Anlatım Ödev |
14 | Yapay zeka robotları | Notlardan ilgili bölümleri çalış | Proje Temelli Öğrenme Sözlü Sınav |
15 | Yapay zeka robotları | Notlardan ilgili bölümleri çalış | Yazılı Sınav |
16-17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Notlardan ilgili bölümleri çalış | Yazılı Sınav |
KAYNAKLAR | |
---|---|
Ders Notu | |
Diğer Kaynaklar |