Dersin Ayrıntıları
YarıyılKoduAdıT+U+LKrediAKTSSon Güncelleme Tarihi
4KİA272Yapay Zekâ Uygulamaları2+1+03318.06.2026

 
Dersin Detayları
Dersin Dili Türkçe
Dersin Düzeyi Ön Lisans
Bölümü / Programı İnternet ve Ağ Teknolojileri
Öğrenim Türü Örgün Öğretim
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Öğretim Şekli Yüz Yüze
Dersin Amacı Bu dersin amacı, öğrencilere yapay zekâ kavramlarını temel düzeyde tanıtmak, tarihsel gelişimini ve kullanım alanlarını öğretmek ve algoritmik düşünme ile problem çözme becerilerini geliştirmektir. Öğrencilerin, günümüz teknolojilerinde yapay zekanın rolünü kavramaları ve basit AI uygulamalarını anlayabilmeleri hedeflenmektedir.
Dersin İçeriği Bu derste yapay zekânın tanımı, tarihçesi, temel kavramları ve alt alanları (makine öğrenmesi, uzman sistemler, doğal dil işleme, robotik, görüntü işleme) ele alınır. Yapay zekâya dayalı karar verme sistemleri, etik sorunlar ve toplumsal etkiler tartışılır. Ayrıca, Python gibi dillerle hazırlanmış örnek uygulamalar üzerinden, temel seviyede yapay zekâ algoritmalarının nasıl çalıştığı anlatılır. Öğrenciler haftalık etkinliklerle basit kurallara dayalı öneri sistemleri veya sınıflandırma örnekleri geliştirme fırsatı bulur.
Dersin Yöntem ve Teknikleri Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Sınav
Ön Koşulları Yok
Dersin Koordinatörü Yok
Dersi Verenler Öğr. Gör. Tamer ATCIOĞLU https://osmaniye.edu.tr/kadirlimyo tameratcioglu@osmaniye.edu.tr
Dersin Yardımcıları Yok
Dersin Staj Durumu Yok

Ders Kaynakları
Kaynaklar Demir, F. (2019). Yapay zekâ algoritmaları ve Python uygulamaları. Murathan Yayınevi.
Eğitmen sunumları ve ders notları
Arslan, M. (2022). Derin öğrenme ve yapay zekâ. Pusula Yayıncılık.
Yılmaz, A. (2021). Yapay zekâ programlama temelleri. Seçkin Yayıncılık.
Ders Notları Ders Kitabı, eğitmen ders notları
Dökümanlar var
Sınavlar var

Ders Yapısı
Matematik ve Temel Bilimler %25
Mühendislik Bilimleri %25
Alan Bilgisi %50

Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Etkinlikler ayrıntılı olarak "Değerlendirme" ve "İş Yükü Hesaplaması" bölümlerinde verilmiştir.

Değerlendirme Ölçütleri
Yarıyıl Çalışmaları Sayısı Katkı
Ara Sınav 1 % 40
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 % 60
Toplam :
2
% 100

 
AKTS Hesaplama İçeriği
İş Yükü Sayısı Süre Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi 14 2 28
Sınıf Dışı Ç. Süresi 14 2 28
Ara Sınavlar 1 8 8
Uygulama 14 1 14
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 12 12
Toplam İş Yükü   AKTS Kredisi : 3 90

 
Dersin Öğrenme Çıktıları: Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir:
Sıra NoAçıklama
1 Yapay zekanın temel kavramlarını ve tarihsel gelişimini açıklar.
2 Yapay zekanın farklı alt alanlarını ve uygulama örneklerini tanımlar.
3 Yapay zeka temelli karar verme sistemlerinin çalışma mantığını kavrar.
4 Python gibi dillerle hazırlanmış temel yapay zekâ uygulamalarını analiz eder.
5 Yapay zekanın etik ve toplumsal etkileri hakkında yorum yapar.

 
Ders Konuları
HaftaKonuÖn HazırlıkDökümanlar
1 Yapay Zekaya Giriş ve Temel Kavramlar Yapay zekanın temel kavramları ve kullanım alanları hakkında araştırma yapınız. Yapay zekaya giriş notları ve eğitim sunumları incelendi.
2 Yapay Zekanın Tarihi ve Gelişim Süreci Yapay zekanın tarihsel gelişimi hakkında ön çalışma yapınız. Yapay zeka tarihini anlatan dokümanlar ve kaynaklar incelendi.
3 Yapay Zekanın Alt Alanları: ML, NLP, Görü İşleme Makine öğrenmesi, NLP ve görüntü işleme konularında temel bilgiler tekrar ediniz. AI alt alanlarına ait eğitim dokümanları incelendi.
4 Akıllı Sistemler ve Gerçek Hayat Uygulamaları Akıllı sistemlerin kullanım alanları araştırınız. Gerçek hayat uygulamalarına ait örnek vaka dokümanları incelendi.
5 Arama Yöntemleri ve Karar Verme Arama algoritmaları ve karar verme mekanizmaları hakkında ön bilgi edinmelisiniz. Arama yöntemleri ve karar verme süreçlerine ait eğitim materyalleri incelendi.
6 Kural Tabanlı Sistemler Kural tabanlı sistemlerin çalışma prensipleri araştırınız. Uzman sistemler ve kural tabanlı sistemlere ait dokümanlar incelendi.
7 Yapay Zeka Etiği ve Toplumsal Etkiler Yapay zeka etiği ve toplumsal etkileri hakkında ön araştırma yapınız. Etik ilkeler ve yapay zekanın toplumsal etkilerini içeren raporlar incelendi.
8 Phyton programlama ortamı ve araçlar Python programlama ortamı ve gerekli araçlar hakkında bilgi edininiz. Python kurulum ve kullanım kılavuzları incelendi.
9 Python ile Temel AI Mantığı (if, elif, veri girişi) Python'da koşul ifadeleri ve veri girişi konuları tekrar edilmelidir. Python temel programlama notları ve örnek kodlar incelendi.
10 Mini AI Uygulaması: Tavsiye Sistemi Tavsiye sistemi mantığı ve uygulama yapısı araştırınız. Mini AI uygulaması ile ilgili örnek proje dokümanları incelendi.
11 Sınıflandırma Nedir? Karar Ağacı Kavramı Sınıflandırma yöntemleri ve karar ağaçları hakkında ön çalışma yapınız. Karar ağacı algoritmalarına ait eğitim materyalleri incelendi.
12 Görsel Tanıma Sistemlerine Giriş Görsel tanıma sistemlerinin çalışma mantığı araştırınız. Görüntü işleme ve görsel tanıma dokümanları incelendi.
13 Doğal Dil İşleme (NLP) Temelleri Doğal dil işleme temel kavramları gözden geçiriniz. NLP eğitim notları ve uygulama örnekleri incelendi.
14 Genel Değerlendirme ve Uygulama Sunumları Eğitim süresince öğrenilen konular tekrar edilerek sunum hazırlığı yapınız. Genel değerlendirme raporları ve sunum dokümanları incelendi.

 
Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları
Dersin Program Çıktılarına Katkısı
P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10
Tüm 3 3 2 2 3 2 3 1 3 1
Ö1 3 3 2 1 3 2 3 1 3 1
Ö2 3 3 2 1 3 2 3 1 3 1
Ö3 3 4 2 2 4 2 3 1 3 1
Ö4 2 4 2 3 4 2 3 1 4 1
Ö5 3 2 1 1 3 2 3 1 4 1

  Katkı Düzeyi: 1: Çok Düşük 2: Düşük 3: Orta 4: Yüksek 5: Çok Yüksek