DERSİN GENEL BİLGİLERİ

Ders Kodu	Ders Adı	Yıl	Yarıyıl	Teorik	Pratik	Kredi	AKTS
CME6403	Artificial Intelligence	4	Güz	2	1	3	6

Dersin Türü:	Zorunlu
Dersin Düzeyi:	Lisans      TYYÇ:6. Düzey      QF-EHEA:1. Düzey      EQF-LLL:6. Düzey
Dersin Öğretim Dili:	İngilizce
Dersin Ön/Yan Koşulu:	Yoktur
Dersin Veriliş Şekli:	Yüz yüze
Dersin Koordinatörü:	Dr. Öğr. Üyesi ÖZLEM FEYZA ERKAN
Dersin Öğretim Eleman(lar)ı:	Dr. Öğr. Üyesi ÖZLEM FEYZA ERKAN
Dersin Kategorisi:	Mesleki Alan

BÖLÜM II: DERSİN TANITIMI

Dersin Amacı ve İçeriği

Dersin Amacı:

Bu dersin amacı yapay zeka konusunda temel ilke, kuram ve uygulama alanlarına giriş yapmaktır.

Dersin İçeriği:

Bilgi gösterimi; arama ve sezgisel programlama; mantık ve mantıksal programlama; yapay zekânın uygulama alanları (problem çözme, oyunlar ve bulmacalar, uzman sistemler, planlama, öğrenme, görme ve doğal dil anlama); bir yapay zekâ diliyle yapılan alıştırmalar; küçük veya orta ölçekli bir yapay zekâ projesinin geliştirilmesi Bu ders, proje odaklı öğrenme yaklaşımını benimsemektedir. Bu doğrultuda, geleneksel içeriğin yanı sıra dersin proje odaklı öğrenme bileşeni bulunmaktadır. Bu bileşen, öğrenme amacıyla tasarlanmış bir veya birden fazla projenin gerçekleştirilmesini, öğrencilerin bireysel ya da ekip halinde, belirli ara ve nihai çıktıları adım adım geliştirmelerini kapsamaktadır. Bu bileşeninin değerlendirilmesi, proje çıktıları ve proje çalışmalarının dersin öğretim elemanı ve/veya jüri tarafından notlandırılmasıyla yapılır.

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) Etmenlerin temel kavramlarını ve ajan teorisinin farklı alanlardaki uygulamalarını bilir.

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

1) Yapay zeka problemleri için amaç tanımlar, etkin bir problem alanı belirler ve bu problem alanını durum, işleç ve başlangıç noktası olarak ifade eder.

2) Yapay zeka problemleri için uygun arama algoritması seçer (i.e. brute-force, heuristic), ilgili algoritmayı uygular ve zaman ve alan karmaşıklığını belirler.

3) Denetimli, denetimsiz ve takviye olmak üzere üç temel öğrenme tekniğini ve bu öğrenme teknikleri arasındaki farkları bilir ve bu öğrenme teknikleri altındaki algoritmaları programlar.

4) Yapay zeka kavram ve tekniklerini, problem çözme, oyunlar ve bulmacalar,uzman sistemler, planlama, öğrenme, doğal dil kavrayışı gibi farklı alanlarda uygular.

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

Haftalık Ders Planı

Hafta	Konu	Materyal Paylaşımı *
		Ön Hazırlık	Pekiştirme
1)	Yapay Zekaya Giriş, yapay zekanın tarihi ve temelleri	Okuma ödevi, ön çalışma
2)	Akıllı Etmenler (Agent), Mantıksal Etmenler ,Projelerin belirlenmesi	Okuma ödevi, ön çalışma
3)	Arayarak problem çözme	Okuma ödevi, ön çalışma
4)	Sezgisel Arama	Okuma ödevi, ön çalışma
5)	Yerel arama	Okuma ödevi, ön çalışma
6)	Düşmanca Arama	Okuma ödevi, ön çalışma
7)	Kısıtlama Memnuniyeti Problemi
8)	Ara Sınav
9)	Makine Öğrenmesine Giriş	Okuma ödevi, ön çalışma
10)	Denetimli Öğrenme: Sınıflandırma Algoritmaları, Doğrusal Regresyon, Karar Ağaçları	Okuma ödevi, ön çalışma
11)	Denetimli Öğrenme: Yapay Sinir Ağları, k-En Yakın Komşu Algoritması, Öğrenme Vektörü Niceleme	Okuma ödevi, ön çalışma
12)	Denetimsiz Öğrenme: Kümeleme Algoritmaları, k-Ortalamalar Algoritması, Hiyerarşik Kümeleme	Okuma ödevi, ön çalışma
13)	Bulanık Mantık	Okuma ödevi, ön çalışma
14)	Belirsizlik, Olasılık	Okuma ödevi, ön çalışma

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

Ders İçin Zorunlu/Önerilen Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar:	Russell, S. and Norvig, P. 2010. Artificial Intelligence: A Modern Approach. 3rd edition. Pearson.
Diğer Kaynaklar:	Artificial Intelligence: A Modern Approach, S. Russell and P. Norvig, Prentice Hall, 2010. Introduction to Machine Learning, E. Alpaydın 2020. 4rd Edition, The MIT Press. Cambridge, MA. ISBN 9780262358064.

DERS ÖĞRENME ÇIKTILARI - PROGRAM ÖĞRENME ÇIKTILARI İLİŞKİSİ

Ders - Program Öğrenme Kazanım İlişkisi

Ders Öğrenme Çıktıları (DÖÇ)	1	2	3	4	5
Program Öğrenme Çıktıları (PÖÇ)
1) Matematik, fen bilimleri, temel mühendislik, bilgisayarla hesaplama ve bilgisayar mühendisliği disiplinine özgü konularda bilgi; bu bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi.
2) Karmaşık mühendislik problemlerini, temel bilim, matematik ve mühendislik bilgilerini kullanarak ve ele alınan problemle ilgili BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçlarını gözeterek tanımlama, formüle etme ve analiz becerisi.
3) Karmaşık mühendislik problemlerine yaratıcı çözümler tasarlama becerisi; karmaşık sistemleri, süreçleri, cihazları veya ürünleri gerçekçi kısıtları ve koşulları gözeterek, mevcut ve gelecekteki gereksinimleri karşılayacak biçimde tasarlama becerisi.
4) Karmaşık mühendislik problemlerinin analizi ve çözümüne yönelik, tahmin ve modelleme de dahil olmak üzere, uygun teknikleri, kaynakları ve modern mühendislik ve bilişim araçlarını, sınırlamalarının da farkında olarak seçme ve kullanma becerisi.
5) Karmaşık mühendislik problemlerinin incelenmesi için literatür araştırması, deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama dahil, araştırma yöntemlerini kullanma becerisi.
6) Mühendislik uygulamalarının BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları kapsamında, topluma, sağlık ve güvenliğe, ekonomiye, sürdürülebilirlik ve çevreye etkileri hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.
7) Mühendislik meslek ilkelerine uygun davranma, etik sorumluluk hakkında bilgi; hiçbir konuda ayrımcılık yapmadan, tarafsız davranma ve çeşitliliği kapsayıcı olma konularında farkındalık.
8) Bireysel olarak ve disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda (yüz yüze, uzaktan veya karma) takım üyesi veya lideri olarak etkin biçimde çalışabilme becerisi.
9) Hedef kitlenin çeşitli farklılıklarını (eğitim, dil, meslek gibi) dikkate alarak, teknik konularda sözlü, yazılı etkin iletişim kurma becerisi.
10) Proje yönetimi ve ekonomik yapılabilirlik analizi gibi iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik ve yenilikçilik hakkında farkındalık.
11) Bağımsız ve sürekli öğrenebilme, yeni ve gelişmekte olan teknolojilere uyum sağlayabilme ve teknolojik değişimlerle ilgili sorgulayıcı düşünebilmeyi kapsayan yaşam boyu öğrenme becerisi.

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)	Matematik, fen bilimleri, temel mühendislik, bilgisayarla hesaplama ve bilgisayar mühendisliği disiplinine özgü konularda bilgi; bu bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi.	5
2)	Karmaşık mühendislik problemlerini, temel bilim, matematik ve mühendislik bilgilerini kullanarak ve ele alınan problemle ilgili BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçlarını gözeterek tanımlama, formüle etme ve analiz becerisi.
3)	Karmaşık mühendislik problemlerine yaratıcı çözümler tasarlama becerisi; karmaşık sistemleri, süreçleri, cihazları veya ürünleri gerçekçi kısıtları ve koşulları gözeterek, mevcut ve gelecekteki gereksinimleri karşılayacak biçimde tasarlama becerisi.
4)	Karmaşık mühendislik problemlerinin analizi ve çözümüne yönelik, tahmin ve modelleme de dahil olmak üzere, uygun teknikleri, kaynakları ve modern mühendislik ve bilişim araçlarını, sınırlamalarının da farkında olarak seçme ve kullanma becerisi.	5
5)	Karmaşık mühendislik problemlerinin incelenmesi için literatür araştırması, deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama dahil, araştırma yöntemlerini kullanma becerisi.	4
6)	Mühendislik uygulamalarının BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları kapsamında, topluma, sağlık ve güvenliğe, ekonomiye, sürdürülebilirlik ve çevreye etkileri hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.	5
7)	Mühendislik meslek ilkelerine uygun davranma, etik sorumluluk hakkında bilgi; hiçbir konuda ayrımcılık yapmadan, tarafsız davranma ve çeşitliliği kapsayıcı olma konularında farkındalık.	4
8)	Bireysel olarak ve disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda (yüz yüze, uzaktan veya karma) takım üyesi veya lideri olarak etkin biçimde çalışabilme becerisi.
9)	Hedef kitlenin çeşitli farklılıklarını (eğitim, dil, meslek gibi) dikkate alarak, teknik konularda sözlü, yazılı etkin iletişim kurma becerisi.
10)	Proje yönetimi ve ekonomik yapılabilirlik analizi gibi iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik ve yenilikçilik hakkında farkındalık.
11)	Bağımsız ve sürekli öğrenebilme, yeni ve gelişmekte olan teknolojilere uyum sağlayabilme ve teknolojik değişimlerle ilgili sorgulayıcı düşünebilmeyi kapsayan yaşam boyu öğrenme becerisi.

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
Problem Çözme
Gösterip Yaptırma
Proje Hazırlama
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
Rapor Değerlendirme
Ödev Değerlendirme
Jüri Değerlendirmesi
Uygulama Sınavı

Dersin Ölçme ve Değerlendirme Yöntemlerinin Başarı Notuna Katkısı

Ölçme ve Değerlendirme Yöntemleri	Uygulama Sayısı / Yarıyıl	Katkı Oranı
Projeler	1	% 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	2	28
Laboratuvar	0	0	0
Uygulama	14	1	14
Derse Özgü Staj	0	0	0
Arazi Çalışması	0	0	0
Sınıf Dışı Ders Çalışması	14	4	56
Sunum / Seminer	1	3	3
Proje	1	20	20
Ödevler	0	0	0
Öğrenme ve Öğretme Etkinlikleri Toplam İş Yükü	-	-	121
ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME ETKİNLİKLERİ İŞ YÜKÜ
Ölçme ve Değerlendirme Etkinlikleri	Etkinlik Sayısı/Yarıyıl	Süresi (saat)	Toplam İş Yükü
Kısa Sınav	0	0	0
Ara Sınavlar	1	16	16
Yarıyıl Sonu Sınavı	1	16	16
Ölçme ve Değerlendirme Etkinlikleri Toplam İş Yükü	-	-	32
TOPLAM İŞ YÜKÜ (Öğrenme ve Öğretme + Ölçme ve Değerlendirme Etkinlikleri)			153
DERSİN AKTS KREDİSİ (Toplam İş Yükü/25.5 Saat)			6