Psikoloji | |||||
Lisans | Programın Süresi: 4 | Kredi Sayısı: 240 | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF: 6. Düzey |
Yüksekokul/Myo/Fakülte/Enstitü | Mühendislik Fakültesi | |||||
Ders Kodu | COMP 450 | |||||
Ders Adı İngilizce | Artificial Intelligence | |||||
Ders Adı Türkçe | Yapay Zeka | |||||
Öğretim Dili | EN | |||||
Ders Türü | Alıştırma,Ters-Yüz Öğrenme,Ders | |||||
Dersin Düzeyi | Başlangıç | |||||
Dönem | Güz | |||||
Haftalık İletişim Saatleri |
|
|||||
Tahmini Öğrenci İş Yükü | Dönem boyunca 156 saat | |||||
Ders Kredileri | 6 AKTS | |||||
Değerlendirme | Standart Harf Notu | |||||
Ön Koşul | Yok | |||||
Yan Koşul | Yok | |||||
Beklenen Ön Bilgi | Temel matematik bilgisi | |||||
Kayıt Kısıtlamaları | Sadece lisans öğrencileri | |||||
Genel Eğitim Hedefi | Yapay Zeka'nın temel kavramlarını öğrenmek ve akıllı ajanlar, bilgi temsili, öğrenme ve algılama gibi temel unsurlarla tanışmak. | |||||
Ders Açıklaması | Bu derste; yapay zekanın temel kavramları şu konu başlıklar altında kapsamlı bir şekilde incelenmektedir: Akıllı etmenler, arama yöntemleri, A* arama ve sezgisel arama yötemleri, kısıt altında arama yöntemleri, oyun ağaçları, bilgi gösterimi, öğrenme, güdümlü öğrenme, karar ağaçları, evrimsel yöntemler, Yapay Sinir Ağları (YSA) , Perseptronlar ve Derin Öğrenme, Algılama:Yapay Görü. |
Ders Öğrenme Çıktıları ve YeterliliklerBu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler:1) Mühendislik, bilim ve matematik ilkelerini uygulayarak yapay zeka problemlerini tanımlar, formüle eder ve çözer; 2) Laboratuvar raporları ve proje sunumları aracılığıyla çeşitli kitlelerle etkili bir şekilde iletişim kurar; 3) Yapay zeka ve ilgili teknolojilerle doğrudan ilişkili mühendislik durumlarında etik ve profesyonel sorumlulukları, mühendislik çözümlerinin küresel, ekonomik, çevresel ve toplumsal bağlamlardaki etkilerini göz önünde bulundurarak tanır; 4) Üyeleri birlikte liderlik sağlayan, işbirlikçi ve kapsayıcı bir ortam yaratan, hedefler belirleyen, görevleri planlayan ve hedeflere ulaşan bir ekip içinde etkin bir şekilde çalışır; 5) Yapay zeka ile ilgili olarak verilen durumlar için uygun deneyler geliştirir ve gerçekleştirir, verileri analiz eder ve yorumlar ve mühendislik değerlendirmesini kullanarak sonuçlar çıkarır; 6) Yapay zeka alanındaki güncel konuları ve yöntemleri, uygun öğrenme stratejilerini kullanarak edinir ve uygular. |
Program Öğrenme Çıktıları/Ders Öğrenme Çıktıları | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
---|---|---|---|---|---|---|
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. |
N Yok | S Destekleyici | H Çok İlgili |
Program Çıktıları ve Yeterlilikler | Düzey | Değerlendirme | |
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 | Sınav,Ödev,Derse Katılım |
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 | Derse Katılım |
10) | Yaşam boyu öğrenme, araştırma ve kendini geliştirme ihtiyacını tanıma ve bu doğrultuda beceriler geliştirme. | S | Ödev,Derse Katılım |
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 | Sınav,Ödev |
13) | Yazılı çalışmaların ve sunumların netliği ve düzeni konusunda ileri düzeyde yetkinlik gösterme. | H | Sınav,Ödev |
Hazırlayan ve Tarih | TUNA ÇAKAR , December 2018 |
Ders Koordinatörü | TUNA ÇAKAR |
Dönem | Güz |
Dersi Veren(ler) | Dr. Öğr. Üyesi TUNA ÇAKAR |
Hafta | Konu |
1) | Giriş |
2) | Akıllı Ajanlar ve Oyun Oynama |
3) | Arama |
4) | Bilgilendirilmiş Arama Yöntemleri |
5) | Kısıt Doyumu |
6) | Olasılık |
7) | Bayes Ağları |
8) | Makine Öğrenmesi |
9) | Derin Öğrenme |
10) | Desen Tanıma |
11) | Mantık ve Planlama |
12) | Belirsizlik Altında Planlama |
13) | Proje Sunumları |
14) | Genel Tekrar |
15) | Final Sınavı/Proje/Sunum Dönemi |
16) | Final Sınavı/Proje/Sunum Dönemi |
Gerekli/Tavsiye Edilen Okumalar | Artificial Intelligence: A Modern Approach (3rd Edition), Stuart Russell, Peter Norvig, Prentice Hall, 2010 | |||||||||||||||||||||
Öğretme Teknikleri | Tersyüz derslik. Öğrenciler ödevler için ferdi olarak çalışırlar. | |||||||||||||||||||||
Ödev ve Projeler | Ödevler ve Proje | |||||||||||||||||||||
Laboratuvar Çalışması | Uygulama-tabanlı laboratuvar çalışması | |||||||||||||||||||||
Bilgisayar Kullanımı | Gerekli | |||||||||||||||||||||
Diğer Aktiviteler | Yok | |||||||||||||||||||||
Değerlendirme Yöntemleri |
|
|||||||||||||||||||||
Ders Yönetimi |
cakart@mef.edu.tr 0 212 395 37 45 Öğretim üyesi ofisi: 5. Kat Telefon: 0 212 395 37 50 Ofis saatleri: Ders saatlerinden sonra. E-posta: cakart@mef.edu.tr Yoklama kuralları: YÖK Yönetmeliği. Statement on plagiarism: YÖK Yönetmeliği. http://3fcampus.mef.edu.tr/uploads/cms/webadmin.mef.edu.tr/4833_2.pdf |
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 | 6 |