Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
| Psikoloji | |||||
| Lisans | Programın Süresi: 4 | Kredi Sayısı: 240 | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF: 6. Düzey |
Ders Genel Tanıtım Bilgileri
| School/Faculty/Institute | Faculty of Engineering | ||||
| Course Code | DSAI 102 | ||||
| Course Title in English | Mathematical Foundations for DS and AI | ||||
| Course Title in Turkish | Veri Bilimi ve Yapay Zeka için Temel Matematik | ||||
| Language of Instruction | EN | ||||
| Type of Course | Guided Personal Study | ||||
| Level of Course | Introductory | ||||
| Semester | Fall | ||||
| Contact Hours per Week |
|
||||
| Estimated Student Workload | 156 hours per semester | ||||
| Number of Credits | 4 ECTS | ||||
| Grading Mode | Pass / Fail | ||||
| Pre-requisites | None | ||||
| Expected Prior Knowledge | None | ||||
| Co-requisites | None | ||||
| Registration Restrictions | Only Undergraduate Students | ||||
| Overall Educational Objective | To develop your knowledge of the core concepts of data science and develop analytical and critical thinking abilities. | ||||
| Course Description | This course is a comprehensive introduction to mathematical foundations that are key to artificial intelligence and data science. The following topics are covered: Joint and conditional probabilities, random variables, discrete and continuous probability distributions, sampling, estimation, central limit theorem, hypothesis tests. | ||||
| Course Description in Turkish | Bu derste; yapay zeka ve veri biliminin anahtarı olan matematiksel temellere yönelik şu konu başlıkları kapsamlı bir biçimde incelenmektedir: Ortak ve koşullu olasılıklar, rastgele değişkenler, ayrık ve sürekli olasılık dağılımları, örnekleme, tahmin, merkezi limit teoremi, hipotez testleri. |
Course Learning Outcomes and CompetencesUpon successful completion of the course, the learner is expected to be able to:1) 2) 3) |
| Program Learning Outcomes/Course Learning Outcomes | 1 | 2 | 3 |
|---|---|---|---|
| 1) Psikolojideki başlıca kavramlar, teorik perspektifler, deneysel bulgular ve tarihsel eğilimler hakkında kapsamlı bilgi edinilmesi. | |||
| 2) Psikolojide temel araştırma yöntemlerini, ayrıca araştırma tasarımı, veri analizi ve veri yorumlama anlama ve uygulama becerisi. | |||
| 3) Davranış ve zihinsel süreçlerle ilgili problemleri çözmek için eleştirel ve yaratıcı düşünme, şüpheci sorgulama ve bilimsel bir yaklaşım kullanma yetkinliği. | |||
| 4) Psikolojik ilke, beceri ve değerleri kişisel, sosyal ve örgütsel bağlamlarda anlama ve uygulama becerisi. | |||
| 5) Psikoloji disipliniyle bağlantılı olan kanıtları değerlendirme, belirsizliği tolere etme ve diğer değerleri yansıtma becerisi. | |||
| 6) Mesleki etik standartların içselleştirilmesi ve yayılması. | |||
| 7) Psikoloji ve diğer sosyal bilimler alanlarında bilgi edinme amacıyla bilgi teknolojileri, bilgisayar ve diğer teknolojileri kullanma konusunda yetkinlik gösterme. | |||
| 8) Psikoloji bilimi bilgisini Türkçe ve en azından CEFR B2 düzeyinde İngilizce olmak üzere çeşitli formatlarda etkili bir şekilde iletme becerisi. | |||
| 9) Sosyokültürel ve uluslararası çeşitliliğin karmaşıklığını tanıma, anlama ve buna saygı gösterme. | |||
| 10) Yaşam boyu öğrenme, araştırma ve kendini geliştirme ihtiyacını tanıma ve bu doğrultuda beceriler geliştirme. | |||
| 11) Psikolojik teori ve literatüre dayanarak eleştirel hipotezler oluşturma ve bu hipotezleri test etmek için çalışmalar tasarlama becerisi. | |||
| 12) Bağımsız olarak bilgi edinme ve kendi öğrenimini planlama becerisi. | |||
| 13) Yazılı çalışmaların ve sunumların netliği ve düzeni konusunda ileri düzeyde yetkinlik gösterme. |
Relation to Program Outcomes and Competences
| N None | S Supportive | H Highly Related |
| Program Outcomes and Competences | Level | Assessed by | |
| 1) | Psikolojideki başlıca kavramlar, teorik perspektifler, deneysel bulgular ve tarihsel eğilimler hakkında kapsamlı bilgi edinilmesi. | N | |
| 2) | Psikolojide temel araştırma yöntemlerini, ayrıca araştırma tasarımı, veri analizi ve veri yorumlama anlama ve uygulama becerisi. | N | |
| 3) | Davranış ve zihinsel süreçlerle ilgili problemleri çözmek için eleştirel ve yaratıcı düşünme, şüpheci sorgulama ve bilimsel bir yaklaşım kullanma yetkinliği. | H | Exam,HW,Participation |
| 4) | Psikolojik ilke, beceri ve değerleri kişisel, sosyal ve örgütsel bağlamlarda anlama ve uygulama becerisi. | N | |
| 5) | Psikoloji disipliniyle bağlantılı olan kanıtları değerlendirme, belirsizliği tolere etme ve diğer değerleri yansıtma becerisi. | N | |
| 6) | Mesleki etik standartların içselleştirilmesi ve yayılması. | N | |
| 7) | Psikoloji ve diğer sosyal bilimler alanlarında bilgi edinme amacıyla bilgi teknolojileri, bilgisayar ve diğer teknolojileri kullanma konusunda yetkinlik gösterme. | N | |
| 8) | Psikoloji bilimi bilgisini Türkçe ve en azından CEFR B2 düzeyinde İngilizce olmak üzere çeşitli formatlarda etkili bir şekilde iletme becerisi. | N | |
| 9) | Sosyokültürel ve uluslararası çeşitliliğin karmaşıklığını tanıma, anlama ve buna saygı gösterme. | S | Participation |
| 10) | Yaşam boyu öğrenme, araştırma ve kendini geliştirme ihtiyacını tanıma ve bu doğrultuda beceriler geliştirme. | S | HW,Participation |
| 11) | Psikolojik teori ve literatüre dayanarak eleştirel hipotezler oluşturma ve bu hipotezleri test etmek için çalışmalar tasarlama becerisi. | N | |
| 12) | Bağımsız olarak bilgi edinme ve kendi öğrenimini planlama becerisi. | S | Exam,HW |
| 13) | Yazılı çalışmaların ve sunumların netliği ve düzeni konusunda ileri düzeyde yetkinlik gösterme. | H | Exam,HW |
| Prepared by and Date | TUNA ÇAKAR , November 2023 |
| Course Coordinator | TUNA ÇAKAR |
| Semester | Fall |
| Name of Instructor | Dr. Öğr. Üyesi UTKU KOÇ |
Course Contents
| Hafta | Konu |
| 1) | |
| 2) | |
| 3) | |
| 4) | |
| 5) | |
| 6) | |
| 7) | |
| 8) | |
| 9) | |
| 10) | |
| 11) | |
| 12) | |
| 13) | |
| 14) | |
| 15) | |
| 16) |
| Required/Recommended Readings | Shared videos | ||||||
| Teaching Methods | Guided personal study | ||||||
| Homework and Projects | Datacamp Assignments (40%), Final Exam (60%) | ||||||
| Laboratory Work | Application-based laboratory study | ||||||
| Computer Use | Required | ||||||
| Other Activities | - | ||||||
| Assessment Methods |
|
||||||
| Course Administration |
dsai@mef.edu.tr 05309225505 Instructor’s office: 5th floor Phone number: 0 212 395 37 50 Office hours: After the lecture hours. E-mail address: cakart@mef.edu.tr |
||||||
ECTS Student Workload Estimation
| Activity | No/Weeks | Hours | Calculation | ||||
| No/Weeks per Semester | Preparing for the Activity | Spent in the Activity Itself | Completing the Activity Requirements | ||||
| 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 | |||
| Total Workload | 156 | ||||||
| Total Workload/25 | 6.2 | ||||||
| ECTS | 4 | ||||||