Ekonomi
Lisans	Programın Süresi: 4	Kredi Sayısı: 240	TYYÇ: 6. Düzey	QF-EHEA: 1. Düzey	EQF: 6. Düzey

Ders Genel Tanıtım Bilgileri

Yüksekokul/Myo/Fakülte/Enstitü

Mühendislik Fakültesi

Ders Kodu

DSAI 101

Ders Adı İngilizce

Introduction to DS and AI

Ders Adı Türkçe

Veri Bilimi ve Yapay Zekaya Giriş

Öğretim Dili

Ders Türü

Dersin Düzeyi

Başlangıç

Dönem

Güz

Haftalık İletişim Saatleri

Ders: 2

Okuma: 1

Laboratuvar : 0

Diğer: 0

Tahmini Öğrenci İş Yükü

Dönem boyunca 156 saat

Ders Kredileri

1 AKTS

Değerlendirme

Geçti / Kaldı

Ön Koşul

Yok

Yan Koşul

Yok

Beklenen Ön Bilgi

Yok

Kayıt Kısıtlamaları

Sadece lisans öğrencileri

Genel Eğitim Hedefi

Yapay Zeka ve Veri Biliminin temel kavramlarını öğrenmek ve zeki ajanlar, bilgi temsil etme, öğrenme ve algılama gibi temel unsurlarla tanışmak.

Ders Açıklaması

Bu ders, Yapay Zeka ve Veri Biliminin bazı temel yönlerine kapsamlı bir giriş sağlar. Aşağıdaki konular ele alınmaktadır: Veri Bilimine Giriş, Veri Biliminin Tarihi ve Geleceği, Büyük Veri Analitiği, Veri Görselleştirme, Yapay Zekaya Giriş, Makine Öğrenimi, Sinir Ağları, Derin Öğrenme, Doğal Dil İşleme ve Veri Bilimi ve Yapay Zekanın bazı uygulamaları.

Ders Öğrenme Çıktıları ve Yeterlilikler

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler:
1) Yapay zeka ve veri bilimi ile ilgili temel kavramları ayrıntılı olarak açıklar ve konu ve vaka sunumları aracılığıyla çeşitli dinleyicilerle etkili bir şekilde iletişim kurar;
2) Yapay zeka, veri bilimi ve ilgili teknolojilerle doğrudan ilişkili mühendislik durumlarında etik ve profesyonel sorumlulukları tanır ve tartışır, mühendislik çözümlerinin küresel, ekonomik, çevresel ve toplumsal bağlamlardaki etkilerini göz önünde bulundurur;
3) Uygun öğrenme stratejilerini kullanarak yapay zeka, veri işleme/görselleştirme gibi çağdaş konularla ilgili bir vaka üzerinde bilgi edinir ve bunu sergiler.

Program Öğrenme Çıktıları/Ders Öğrenme Çıktıları	1	2	3
1) Ekonomi konusunda geniş bir anlayışa sahip olup, diğer sosyal bilimler ve matematikle derin bir etkileşime sahip olmak.
2) Farklı ekonomi alanlarının etkileşimlerini anlama konusunda bilgi ve beceriler sergilemek
3) Mikroekonomik ve makroekonomik teoriyi anlamak
4) Ekonomik kavramları karmaşık sorunları çözmek ve karar verme yeteneğini geliştirmek için uygulamak.
5) Farklı ekonomik sistemleri analiz etmek için nicel teknikler kullanmak.
6) Teorik bilgileri, Türk ve küresel ekonomilere ilişkin sorunları analiz etmek için uygulamak.
7) Ekonomik verileri işlemek ve değerlendirmek için istatistiksel araçlar ve yaygın yazılım programları konusunda yetkinlik göstermek.
8) Ekonomik analizin tüm aşamalarında - veri toplama, yorumlama ve bulguları yayma - bilimsel ve etik değerlere göre davranmak.
9) Bilimsel bilgileri alışverişinde yazılı ve sözlü İngilizceyi etkili bir şekilde kullanmak (en az CEFR B2 seviyesinde).
10) Bireysel ve profesyonel etik davranış sergiler ve sosyal sorumluluk taşımak.
11) Yüksek derecede özerklikle daha ileri çalışmalar için gerekli öğrenme becerilerini sergilemek.

Program Sonuçları ve Yeterliliklerle İlişkisi

N Yok	S Destekleyici	H Çok İlgili

	Program Çıktıları ve Yeterlilikler	Düzey	Değerlendirme
1)	Ekonomi konusunda geniş bir anlayışa sahip olup, diğer sosyal bilimler ve matematikle derin bir etkileşime sahip olmak.	N
2)	Farklı ekonomi alanlarının etkileşimlerini anlama konusunda bilgi ve beceriler sergilemek	N
3)	Mikroekonomik ve makroekonomik teoriyi anlamak	N
4)	Ekonomik kavramları karmaşık sorunları çözmek ve karar verme yeteneğini geliştirmek için uygulamak.	N
5)	Farklı ekonomik sistemleri analiz etmek için nicel teknikler kullanmak.	N
6)	Teorik bilgileri, Türk ve küresel ekonomilere ilişkin sorunları analiz etmek için uygulamak.	N
7)	Ekonomik verileri işlemek ve değerlendirmek için istatistiksel araçlar ve yaygın yazılım programları konusunda yetkinlik göstermek.	N
8)	Ekonomik analizin tüm aşamalarında - veri toplama, yorumlama ve bulguları yayma - bilimsel ve etik değerlere göre davranmak.	H
9)	Bilimsel bilgileri alışverişinde yazılı ve sözlü İngilizceyi etkili bir şekilde kullanmak (en az CEFR B2 seviyesinde).	H
10)	Bireysel ve profesyonel etik davranış sergiler ve sosyal sorumluluk taşımak.	H
11)	Yüksek derecede özerklikle daha ileri çalışmalar için gerekli öğrenme becerilerini sergilemek.	H

Hazırlayan ve Tarih	TUNA ÇAKAR , November 2023
Ders Koordinatörü	TUNA ÇAKAR
Dönem	Güz
Dersi Veren(ler)	Dr. Öğr. Üyesi TUNA ÇAKAR

Ders İçeriği

Hafta	Konu
1)	Veri Bilimi Nedir?
2)	Veri Evreninde Veri Biliminin Yeri
3)	Etik ve Yetki
4)	Veri Kaynakları
5)	Kural Kaynakları
6)	Veri Bilimi Araçları
7)	Veri Bilimi için Matematik
8)	Denetimsiz Öğrenme
9)	Denetimli Öğrenme
10)	Veri Biliminde Üretici Yöntemler, Veri Bilimine Etki Etme
11)	Yapay Zeka ve İş Stratejisi I
12)	Yapay Zeka ve İş Stratejisi II
13)	Fırsatları Bulma, Deneyiminizi Sunma
14)	Çevrimiçi Varlık Oluşturma, Ağ Kurma ve Mülakatlar
15)	Final Sınavı/Proje/Sunum Dönemi
16)	Final Sınavı/Proje/Sunum Dönemi

Gerekli/Tavsiye Edilen Okumalar

Paylaşılan videolar

Öğretme Teknikleri

Yönlendirilmiş kişisel çalışma

Ödev ve Projeler

Sunım (%40), Final Sınavı (%60)

Laboratuvar Çalışması

Yok

Bilgisayar Kullanımı

Gerekli

Diğer Aktiviteler

Yok

Değerlendirme Yöntemleri

Değerlendirme Araçları	Sayı	Ağırlık
TOPLAM		%

Ders Yönetimi

dsai@mef.edu.tr
05309225505
Öğretim üyesinin ofisi: 5. kat Telefon numarası: 0 212 395 37 50 Ofis saatleri: Daha sonra belirlenecek E-posta adresi: cakart@mef.edu.tr

AKTS Öğrenci İş Yükü Tahmini

AKtivite	Hafta Sayısı	Saat			Hesaplama
	Yarıyıl Başına Hafta Sayısı	Etkinliğe Hazırlık	Etkinliğin Kendisinde Harcanan	Etkinlik Gereksinimlerini Tamamlama
Ders Saati	14	1	2		42
Laboratuvar	10	1	2		30
Sınıf Dışı Ders Çalışması	1	1	10		11
Proje	1	5	25		30
Ödevler	10	1	2		30
Final	1	10	3		13
Toplam İş Yükü					156
Toplam İş Yükü/25					6.2
AKTS					1