DERSİN GENEL BİLGİLERİ

Ders Kodu	Ders Adı	Yıl	Yarıyıl	Teorik	Pratik	Kredi	AKTS
DOT6401	Oyunda Yapay Zeka	4	Güz	3	0	3	6

Dersin Türü:	Zorunlu
Dersin Düzeyi:	Lisans      TYYÇ:6. Düzey      QF-EHEA:1. Düzey      EQF-LLL:6. Düzey
Dersin Öğretim Dili:	Turkish
Dersin Ön/Yan Koşulu:	Yoktur
Dersin Veriliş Şekli:	Yüz yüze
Dersin Koordinatörü:	Öğretim Görevlisi ÖZGÜR BULUT GÜMRÜKCÜ
Dersin Öğretim Eleman(lar)ı:	Öğretim Görevlisi ÖZGÜR BULUT GÜMRÜKCÜ
Dersin Kategorisi:	Mesleki Alan

BÖLÜM II: DERSİN TANITIMI

Dersin Amacı ve İçeriği

Dersin Amacı:	Bu dersi alan öğrencinin yapay zekanın ne olduğunu anlayabilmek için en temel bilgileri kazanması, aynı zamanda, güncel yapay zeka algoritmalarının detaylı olarak öğrenerek dijital oyun tasarımı sürecine uygulaması amaçlanmaktadır.
Dersin İçeriği:	Yapay zeka tarihçesi, veri yapıları, veri işleme, gözetimli/gözetimsiz öğrenme, makine öğrenmesi algoritmaları, yapay sinir ağları, derin öğrenme, derin Q öğrenme, Unity uygulamaları.

Derse Özgü Kurallar

Yok

Dersin Öğrenme Çıktıları (DÖÇ)

Ders Öğrenme Çıktıları (DÖÇ), dersi başarı ile tamamlayan öğrencilerin kendilerinden sahip olmaları beklenen bilgi, beceri ve yetkinlikleri ifade eder. Bu bağlamda, bu ders için tanımlanmış olan Ders Öğrenme Çıktıları aşağıda verilmektedir.

Bilgi (Kuramsal ve/veya olgusal bilgi olarak tanımlanmıştır.)

1) Veriyle ilişkili alanlarda temel terminolojiyi açıklar.

Beceriler (Bilişsel ve/veya uygulama becerileri olarak tanımlanmıştır.)

1) Oyunda yapay zeka kavram ve tekniklerini farklı projelerde uygular.

2) Yapay zeka problemlerinde amaca uygun algoritmayı ilgili oyun projesine uyarlar ve farklı model başarı yüzdelerini yorumlar.

3) Yapay zeka alanındaki yenilikçi oyun yaklaşımlarını özgün şekilde sentezler.

Yetkinlikler ("Bağımsız Çalışabilme", "Sorumluluk Alabilme", "Öğrenme", "İletişim ve Sosyal" ve "Alana Özgü" yetkinlikler olarak tanımlanmıştır.)

1) Hedefe uygun şekilde yapay zeka projelerinde sorumluluk alır.

2) Bireysel ve takım projelerinde zamanını etkin şekilde yönetir.

Haftalık Ders Planı

Hafta	Konu	Materyal Paylaşımı *
		Ön Hazırlık	Pekiştirme
1)	Yapay Zekaya Giriş ve Tarihçe	PPT
2)	Yapay Zeka Temelleri ve Veri Yapıları	PPT
3)	CRISP-DM ve Veri İşleme	PPT
4)	Makine Öğrenmesine Giriş: Gözetimli ve Gözetimsiz Öğrenme	PPT
5)	Lineer/Logistic Regresyon	PPT
6)	Naive Bayes and KNN Algoritmaları	PPT
7)	SVM ve Karar Ağacı Algoritmaları	PPT
8)	Yapay sinir ağlarına Giriş: Yapay sinir ağlarının yapısı ve temel elemanları	PPT
9)	Derin Öğrenme Algoritmaları	PPT
10)	Derin Q learning (deep Q - learning)	PPT
11)	Oyunlarda Yapay Zekanın Kullanım Örnekleri Analizi	PPT
12)	Unity ve Machine Learning Kit’ Giriş
13)	Unity ile Oyun Uygulamaları
14)	Unity ile Oyun Uygulamaları II

*Bu alan öğrencilerin ders öncesi hazırlık ve sonrası dersi pekiştirme için paylaşılan ders materyallerini içerir.

Ders İçin Zorunlu/Önerilen Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar:	-Ethem Alpaydin. 2004. Introduction to Machine Learning (Adaptive Computation and Machine Learning). The MIT Press. - Balaban M.E., Kartal, E., “Veri Madenciliği ve Makine Öğrenmesi Temel Kavramlar, Algoritmalar, Uygulamalar”, Kitap Editörlüğü , Çağlayan Kitabevi, İSTANBUL, 2019.
Diğer Kaynaklar:	-Yannakakis, G. N. and Togelius, J. (2018). Artificial Intelligence and Games. Springer. -Han, J., & Kamber, M. (2012). Data mining: Concepts and techniques (3rd ed). Elsevier. -Safadi, F., Fonteneau, R., & Ernst, D. (2015). Artificial Intelligence in Video Games: Towards a Unified Framework. International Journal of Computer Games Technology, 2015, 271296.

DERS ÖĞRENME ÇIKTILARI - PROGRAM ÖĞRENME ÇIKTILARI İLİŞKİSİ

Ders - Program Öğrenme Kazanım İlişkisi

Ders Öğrenme Çıktıları (DÖÇ)	1	2	3	4	5	6
Program Öğrenme Çıktıları (PÖÇ)
1) Dijital Oyun Tasarımında gerekli olan bilgisayar bilimleri ve tasarım tekniklerine dair kavramları tanımlayabilme.
2) Analog ve dijital oyunlara ilişkin tarihsel ve kuramsal bilgiyi yorumlayabilme.
3) Üç boyutlu düşünme ve dijital ortamda uygulama becerisi kazanabilme.
4) Avrupa Dil Portfolyosunun en az B1 düzeyinde tanımlanan Yabancı Dilde (İngilizce) iletişim kurma yetkinliği kazanabilme
5) Teorik bilgisini kullanarak oyun içerisinde yer alan tasarım ögelerini çözümleyebilme.
6) Çizim ve animasyon tekniklerini disiplin bağlamında sıralayabilme.
7) Oyun geliştirme sürecinde yapay zeka tekniklerini kullabilme, matematik ve fizik kurallarına dayalı olasılıkları hesaplayabilme.
8) Farklı platformlarda sunulmak üzere tasarlanan dijital oyunlar için animasyon bilgisini kullanabilme.
9) Serbest el çizim ve dijital çizim tekniklerini kullanabilme.
10) İleri teknolojileri ve dijital dönüşüm ile ilgili gelişmeleri takip edebilme.
11) Etik ve Sosyal Sorumluluk bilincine sahip olabilme.
12) Oyun tasarımını ve oyun ögelerini oyun olmayan alanlarda kullanarak yapılandırabilme.

BÖLÜM III: DERSİN PROGRAM ÖĞRENME ÇIKTILARI İLE İLİŞKİSİ

Dersin Program Öğrenme Çıktılarına Katkı Düzeyi

Etkisi Yok	1 En Düşük	2 Düşük	3 Orta	4 Yüksek	5 En Yüksek

	Program Öğrenme Çıktıları	Katkı Oranı (1-5)
1)	Dijital Oyun Tasarımında gerekli olan bilgisayar bilimleri ve tasarım tekniklerine dair kavramları tanımlayabilme.
2)	Analog ve dijital oyunlara ilişkin tarihsel ve kuramsal bilgiyi yorumlayabilme.	2
3)	Üç boyutlu düşünme ve dijital ortamda uygulama becerisi kazanabilme.
4)	Avrupa Dil Portfolyosunun en az B1 düzeyinde tanımlanan Yabancı Dilde (İngilizce) iletişim kurma yetkinliği kazanabilme
5)	Teorik bilgisini kullanarak oyun içerisinde yer alan tasarım ögelerini çözümleyebilme.	1
6)	Çizim ve animasyon tekniklerini disiplin bağlamında sıralayabilme.	1
7)	Oyun geliştirme sürecinde yapay zeka tekniklerini kullabilme, matematik ve fizik kurallarına dayalı olasılıkları hesaplayabilme.	5
8)	Farklı platformlarda sunulmak üzere tasarlanan dijital oyunlar için animasyon bilgisini kullanabilme.	2
9)	Serbest el çizim ve dijital çizim tekniklerini kullanabilme.	1
10)	İleri teknolojileri ve dijital dönüşüm ile ilgili gelişmeleri takip edebilme.	4
11)	Etik ve Sosyal Sorumluluk bilincine sahip olabilme.	4
12)	Oyun tasarımını ve oyun ögelerini oyun olmayan alanlarda kullanarak yapılandırabilme.	1

BÖLÜM IV: DERSİN ÖĞRENME VE ÖĞRETME YÖNTEMLERİ İLE ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME YÖNTEMLERİ

Dersin Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

(Üniversitemiz genelinde kullanılan tüm öğrenme ve öğretme yöntemleri sistematik olarak yönetilmektedir. Akademik birimlerden gelen talepler doğrultusunda bölüm/programların öğrenme ve öğretme yöntemleri ilgili kurullarımız tarafından değerlendirilmekte ve uygun bulunursa, üniversite havuzunda toplanmaktadır. Bölüm ve programlar, kendileri için program tasarımlarına uygun olan yöntemleri bu havuzdan seçebilmektedirler. Benzer şekilde, dersler için kullanılması uygun görülen yöntemler de programlar düzeyinde belirlenmiş olan yöntemler arasından seçilebilmektedir.)

Programa Genelinde Kullanılan Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri	Ders İçin Kullanılan Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri
Anlatım
Tartışma
Okuma
Ödev
Proje Hazırlama
Beyin Fırtınası
Soru Cevap
Bireysel ve Grup Çalışması

Dersin Ölçme ve Değerlendirme Yöntemleri

(Üniversitemiz genelinde kullanılan tüm ölçme ve değerlendirme yöntemleri sistematik olarak yönetilmektedir. Akademik birimlerden gelen talepler doğrultusunda bölüm/programların ölçme ve değerlendirme yöntemleri ilgili kurullarımız tarafından değerlendirilmekte ve uygun bulunursa, üniversite havuzunda toplanmaktadır. Bölüm ve programlar, kendileri için program tasarımlarına uygun olan yöntemleri bu havuzdan seçebilmektedirler. Benzer şekilde, dersler için kullanılması uygun görülen yöntemler de programlar düzeyinde belirlenmiş olan yöntemler arasından seçilebilmektedir.)

Programa Genelinde Kullanılan Ölçme ve Değerlendirme Yöntemleri	Ders İçin Kullanılan Ölçme ve Değerlendirme Yöntemleri
Ara Sınav
Sunum
Yarıyıl Sonu Sınavı
Kısa Sınav
Ödev Değerlendirme
Uygulama Sınavı

Dersin Ölçme ve Değerlendirme Yöntemlerinin Başarı Notuna Katkısı

Ölçme ve Değerlendirme Yöntemleri	Uygulama Sayısı / Yarıyıl	Katkı Oranı
Ödev	2	% 15.00
Ara Sınavlar	1	% 35.00
Yarıyıl Sonu Sınavı	1	% 50.00
Toplam		% 100
YARIYIL İÇİ ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME YÖNTEMLERİNİN BAŞARI NOTUNA KATKI ORANI		% 50
YARIYIL SONU SINAVININ BAŞARI NOTUNA KATKI ORANI		% 50
Toplam		% 100

BÖLÜM V: DERSİN İŞ YÜKÜ VE AKTS KREDİSİ

ÖĞRENME VE ÖĞRETME ETKİNLİKLERİ İŞ YÜKÜ
Öğrenme ve Öğretme Etkinlikleri	Etkinlik Sayısı/Yarıyıl	Süresi (saat)	Toplam İş Yükü
Ders	14	4	56
Laboratuvar	0	0	0
Uygulama	5	6	30
Derse Özgü Staj	0	0	0
Arazi Çalışması	0	0	0
Sınıf Dışı Ders Çalışması	0	0	0
Sunum / Seminer	0	0	0
Proje	2	12	24
Ödevler	1	12	12
Öğrenme ve Öğretme Etkinlikleri Toplam İş Yükü	-	-	122
ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME ETKİNLİKLERİ İŞ YÜKÜ
Ölçme ve Değerlendirme Etkinlikleri	Etkinlik Sayısı/Yarıyıl	Süresi (saat)	Toplam İş Yükü
Kısa Sınav	2	6	12
Ara Sınavlar	1	5	5
Yarıyıl Sonu Sınavı	1	5	5
Ölçme ve Değerlendirme Etkinlikleri Toplam İş Yükü	-	-	22
TOPLAM İŞ YÜKÜ (Öğrenme ve Öğretme + Ölçme ve Değerlendirme Etkinlikleri)			144
DERSİN AKTS KREDİSİ (Toplam İş Yükü/25.5 Saat)			6