|
Dersin Dili
|
Türkçe
|
|
Dersin Düzeyi
|
Lisans
|
|
Bölümü / Programı
|
Yönetim Bilişim Sistemleri
|
|
Öğrenim Türü
|
Örgün Öğretim
|
|
Dersin Türü
|
Seçmeli
|
|
Dersin Öğretim Şekli
|
Yüz Yüze
|
|
Dersin Amacı
|
Bu dersin amacı; öğrencilere yapay zekanın tarihsel gelişiminden modern üretken yapay zeka paradigmalarına uzanan süreçteki temel kavramları, makine öğrenmesi ve yapay zeka ajanları gibi teknolojik yaklaşımların teorik altyapısını kavratmaktır. Ayrıca, açık kaynak ekosistemi, etik ilkeler ve Türkiye’deki yasal mevzuat çerçevesinde, yapay zeka uygulamalarının yeteneklerini, kısıtlarını ve toplumsal etkilerini stratejik bir bakış açısıyla analiz edebilecek yetkinliği kazandırmayı hedefler.
|
|
Dersin İçeriği
|
Bu ders kapsamında; yapay zekanın tarihsel gelişimi, temel kavramlar, problem çözme ve arama algoritmaları ile makine öğrenmesi temelleri ele alınmaktadır. Doğal Dil İşleme ve Bilgisayarlı Görü alanlarındaki modern yaklaşımlar incelenirken; üretken yapay zeka araçları, otonom ajanlar ve açık kaynak ekosistemi gibi güncel teknolojilerin çalışma prensipleri de ele alınmaktadır.
|
|
Dersin Yöntem ve Teknikleri
|
Ders yüz yüze sürdürülecektir.
|
|
Ön Koşulları
|
Yok
|
|
Dersin Koordinatörü
|
Yok
|
|
Dersi Verenler
|
Dr. Öğr. Üyesi Özlem KURU SÖNMEZ
|
|
Dersin Yardımcıları
|
Yok
|
|
Dersin Staj Durumu
|
Yok
|
Ders Kaynakları
|
Kaynaklar
|
Russell S J & Norvig P, Artificial Intelligence: A Modern Approach, (2 nd edition) (ISBN 0-13-080302). Prentice-Hall Inc., 2003
Deperlioğlu, Ö. & Köse, U. Python ile Yapay Zekaya Giriş.
BTK, Yapay Zekaya Giriş
huggingface.co/learn
https://www.deeplearning.ai/courses/
Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi - "Ulusal Yapay Zeka Stratejisi (2021-2025)"
Aurélien Géron, Scikit-learn, Keras Ve Tensorflow Ile Uygulamalı Makine Öğrenmesi . Buzdağı Yayınevi
|
|