ANASAYFAKURUMSAL BİLGİLEREĞİTİM VE ÖĞRETİM PROGRAMLARI Bilgisayar Mühendisliği (İngilizce)SERTİFİKA PROGRAMLARIÖĞRENCİLER İÇİN FAYDALI BİLGİLER, KAYNAKLAR VE SERVİSLERFAYDALI LİNKLER VE DÖKÜMANLARİLAVE VE DESTEKLEYİCİ BİLGİLER

DERSİN GENEL BİLGİLERİ

Ders Kodu Ders Adı Yıl Yarıyıl Teorik Pratik Kredi AKTS
CME6314 AI Application Development 3 Bahar 2 1 3 6
Dersin Türü: Elective Course VII
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: Öğretim Görevlisi CEM KAZAN
Dersin Öğretim Eleman(lar)ı: Öğretim Görevlisi CEM KAZAN
Dersin Kategorisi: Mesleki Alan

BÖLÜM II: DERSİN TANITIMI

Dersin Amacı ve İçeriği

Dersin Amacı: Bu dersin amacı, öğrencilerin gerçek dünya problemlerine yönelik yapay zekâ (AI) uygulamaları tasarlama, geliştirme ve devreye alma becerilerini kazanmalarını sağlamaktır. Proje tabanlı öğrenme yaklaşımıyla öğrenciler; problem tanımlama, veri hazırlama, model geliştirme, değerlendirme ve uygulama süreçlerini yazılım geliştirme yaşam döngüsü çerçevesinde uygulamalı olarak deneyimler.
Dersin İçeriği: Bu proje tabanlı ders, yapay zekâ uygulamalarının uçtan uca geliştirilmesine odaklanır. Öğrenciler gerçek bir problemi belirleyerek uygun AI çözüm yaklaşımını tanımlar, veri toplama ve ön işleme süreçlerini gerçekleştirir, uygun AI/ML modelleri geliştirip değerlendirir ve çözümü dağıtılabilir bir yazılım sistemine entegre eder. Ders kapsamında AI sistemleri için yazılım mühendisliği uygulamaları, versiyon kontrolü, deney takibi, performans değerlendirme, etik konular ve model dağıtımı ele alınır. Dönem boyunca öğrenciler ekipler halinde çalışır ve projelerini belirli kilometre taşları doğrultusunda yönetir.

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) Gerçek dünya problemlerini AI/ML problemleri olarak formüle edebilecektir.
Beceriler (Bilişsel ve/veya uygulama becerileri olarak tanımlanmıştır.)
  1) Makine öğrenmesi veya AI tabanlı modeller geliştirebilecek ve değerlendirebilecektir.
Yetkinlikler ("Bağımsız Çalışabilme", "Sorumluluk Alabilme", "Öğrenme", "İletişim ve Sosyal" ve "Alana Özgü" yetkinlikler olarak tanımlanmıştır.)
  1) AI uygulamaları için veri hazırlama ve ön işleme süreçlerini gerçekleştirebilecektir.
  2) Geliştirilen AI modellerini çalışır bir yazılım uygulamasına entegre edebilecektir.

Haftalık Ders Planı

Hafta Konu
Materyal Paylaşımı *
Ön Hazırlık Pekiştirme
1) Takım oluşturma ve proje konusu belirleme
2) Gereksinim analizi ve spesifikasyonların oluşturulması
3) Gereksinim analizi ve spesifikasyonların oluşturulması
4) Araç ve tekniklerin tanıtılması
5) Tasarım ve uygulama
6) Tasarım ve uygulama
7) Tasarım ve uygulama
8) Ara jüri
9) Tasarım ve uygulama
10) Tasarım ve uygulama
11) Tasarım ve uygulama
12) Tasarım ve uygulama
13) Tasarım ve uygulama
14) Tasarım ve uygulama
15) Final jüri
*Bu alan öğrencilerin ders öncesi hazırlık ve sonrası dersi pekiştirme için paylaşılan ders materyallerini içerir.

Ders İçin Zorunlu/Önerilen Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar: Artificial Intelligence: A Modern Approach - Stuart J. Russell & Peter Norvig, Prentice Hall / Pearson, 4th Edition (2020)
Diğer Kaynaklar: Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and Tensor Flow - Aurélien Géron, O’Reilly Media, 3rd Edition (2022)

DERS ÖĞRENME ÇIKTILARI - PROGRAM ÖĞRENME ÇIKTILARI İLİŞKİSİ

Ders - Program Öğrenme Kazanım İlişkisi

Ders Öğrenme Çıktıları (DÖÇ)

1

2

3

4

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. 4
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
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. 3
5) Karmaşık mühendislik problemlerinin incelenmesi için literatür araştırması, deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama dahil, araştırma yöntemlerini kullanma becerisi. 2
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. 3
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. 3

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
Derse Aktif Katılım

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
Sunum
Rapor Değerlendirme
Jüri Değerlendirmesi

Dersin Ölçme ve Değerlendirme Yöntemlerinin Başarı Notuna Katkısı

Ölçme ve Değerlendirme Yöntemleri Uygulama Sayısı / Yarıyıl Katkı Oranı
Ödev 1 % 10.00
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 % 50.00
Derse Aktif Katılım 1 % 10.00
Prototip 2 % 30.00
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 3 42
Laboratuvar 0 0 0
Uygulama 1 27 27
Derse Özgü Staj 0 0 0
Arazi Çalışması 0 0 0
Sınıf Dışı Ders Çalışması 1 30 30
Sunum / Seminer 3 8 24
Proje 1 30 30
Ödevler 0 0 0
Öğrenme ve Öğretme Etkinlikleri Toplam İş Yükü - - 153
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 0 0 0
Yarıyıl Sonu Sınavı 0 0 0
Ölçme ve Değerlendirme Etkinlikleri Toplam İş Yükü - - 0
TOPLAM İŞ YÜKÜ (Öğrenme ve Öğretme + Ölçme ve Değerlendirme Etkinlikleri) 153
DERSİN AKTS KREDİSİ (Toplam İş Yükü/25.5 Saat) 6