GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| İŞL404B3 | İşletmelerde Yapay Zeka Uygulamaları | Zorunlu Ders | 4 | 8 | 6,00 |
Dersin Seviyesi
Lisans
Dersin Sunulduğu Dil
[DersinAmaci]
Yapay Zeka kavramının tanımını, gelişim evrelerini, günümüzdeki ve gelecekteki önemini öğretmek. Yapay Zeka’nın alt bileşenleri ve tekniklerinin kullanımı ile ilgili bilgi vermek. Yapay Zeka teknikleri kullanılarak işletmelerde yapılan örnek modeller ve süreçlerin faydalarını incelemek.
Dersi Veren Öğretim GörevlisiGörevlileri
Prof.Dr.Hakan PAPUÇÇU
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Yapay zekanın tarihçesi, terimlerini ve alt disiplinlerini öğrenmek |
| 2 | Doğadaki olayları anlayarak makineler tarafından taklit edilebilmesi |
| 3 | Yapay zekada kullanılan yöntemleri öğrenme ve kullanabilme, |
| 4 | Güncel hayatta klasik programlar ve problem çözerek başa çıkılamayan problemlere uygun yapay zeka metodları ile çözüm üretme becerilerinin geliştirilmesi |
| 5 | İşletmelerde kullanılabilecek veri analizi, iş zekası, makine öğrenmesi gibi alanlarda uygulamaları incelemek. |
Öğrenim Türü
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Yok
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Yok
Dersin İçeriği
Dersin içeriği genel olarak Yapay Zeka’nın tarihçesi, terimlerini ve alt disiplinlerini incelemektedir. Yapay Zeka alanındaki problemlere ve bu problemlerin çözümü olan algoritmaların çalışma prensiplerinin anlaşılması ile sektöredeki uygulamalarını içermektedir.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik | Uygulama | Laboratuvar |
|---|---|---|---|
| 1 | Yapay zeka,akıl,yöntem ve araçların tanıtılması. | ||
| 2 | Yapay Zeka Tarihçesi,Yaklaşımları | ||
| 3 | Sıralama Algoritmaları | ||
| 4 | Arama Algoritmaları | ||
| 5 | Arama Algoritmaları | ||
| 6 | Oyun Teorisi, Turing Denemesi. | ||
| 7 | Oyun Teorisi, Turing Denemesi. | ||
| 8 | Arasınav | ||
| 9 | Yapay Sinir Ağlarına Giriş | ||
| 10 | Yapay Sinir Ağlarının Oluşturulması | ||
| 11 | Makine Öğrenmesi (İşletme Modeli incelenmesi) | ||
| 12 | Makine Öğrenmesi (Sağlık Modeli İncelenmesi) | ||
| 13 | Derin Öğrenmeye giriş, Derin Sinir Ağ Mimarileri ve Kullanım Alanları | ||
| 14 | Bulanık Mantık (Proje Sunumları) | ||
| 15 | Bulanık Mantık (Proje Sunumları) | ||
| 16 | Final Sınavı |
Ders Kitabı Malzemesi Önerilen Kaynaklar
Ayşe Meriç Yazıcı, Ferhat Demirci, (2023),Yapay Zeka - Alan Uygulamaları-1, Nobel Yayınevi
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Adet | Değer |
| Final Sınavı | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 | |
Staj Durumu
Yok
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 1 | 1 |
| Final Sınavı | 1 | 1 | 1 |
| Derse Katılım | 14 | 5 | 70 |
| Bireysel Çalışma | 10 | 6 | 60 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 7 | 2 | 14 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 14 | 3 | 42 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 188 | ||
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 | |
| ÖÇ 1 | 4 | 4 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 4 | 4 | 4 |
| ÖÇ 2 | 5 | 5 | 5 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 |
| ÖÇ 3 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 4 |
| ÖÇ 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 4 | 4 |
| ÖÇ 5 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 4 | 4 | 5 | 5 | 5 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek