Bu dersin sonunda öğrenciler; 1) Yapay Zeka Uygulamalarıyla (YZU) ilgili tarihsel gelişimi, temel kavramları ifade edebilir, 2) Propositional Logic ve First-Order Logic ile ilgili temel kavram ve bileşenleri bilir, problem çözümlerine uyarlayabilir, 3) Bilginin Gösterimi (Knowledge Representation) ve Uzman Sistemlerle (Expert Systems) ilgili temel kavramları bilir, 4) Searching,ve Problem Solving kapsamında yaklaşımları ve kullanılan algoritmaları bilir, 5) Neural Networks, Machine Learning, Data Mining, Deep Learning konularında genel seviyede bilgi sahibi olur, 6) Value Creation and Competitive Advantage Modellerini bilir ve kavrar, 7) YZU'larını bir organizasyonun etkinliklerinin iyileştirilmesi ve işletmenin rekabet avantajı için kullanabilir. 8) Dönem projesi kapsamında bir işletmeye yönelik yapay zeka uygulama projesini tasarlar, tanımlar ve sunar.
DERSİN VERİLİŞ BİÇİMİ
Yüz Yüze
DERSİN ÖNKOŞULLARI
Yok
ÖNERİLEN DERSLER
Yok
DERS TANIMI
Bu dersin amacı işletmelerde yapay zeka uygulamalarıyla ilgili bilgi ve becerileri kazandırmaktır.
DERS İÇERİĞİ
HAFTA
KONULAR
1. Hafta
Yapay Zeka, Tarihçesi, ve Temel Kavramlara Giriş
2. Hafta
Propositional Logic, First-Order Logic
3. Hafta
Knowledge Representation (Bilginin Temsili)
4. Hafta
Reasoning with Uncertainty, Decision Analysis, Expert Systems
5. Hafta
Search,and Problem Solving (Uninformed Search, Heuristic Search, etc.)
6. Hafta
Introduction to Advanced Topics: Neural Networks, Machine Learning, Data Mining, Deep Learning
7. Hafta
Introduction to Advanced Topics: Neural Networks, Machine Learning, Data Mining, Deep Learning
8. Hafta
Ara Sınav
9. Hafta
Value Creation and Competitive Advantage Models
10. Hafta
Influence of Artificial Intelligence on Activities and Competitiveness of an Organization
11. Hafta
Model for Value Generation in Companies
12. Hafta
Genel Tekrar
13. Hafta
Proje Sunumları ve Değerlendirme
14. Hafta
Proje Sunumları ve Değerlendirme
ZORUNLU YA DA ÖNERİLEN KAYNAKLAR
Richard E. Neapolitan et al. (2018). Artificial Intelligence With an Introduction to Machine Learning, 2nd Ed. CRC Press. USA. Andrzej Wodecki ( 2019).Artificial Intelligence in Value Creation. Palgrave Macmillan. Wolfgang Ertel (2017). Introduction to Artificial Intelligence, Springer-Verlag London Limited. UK. Stuart Russell and Peter Norvig. (2010).Artificial Intelligence: A Modern Approach. 3rd edition. USA.
ÖĞRETİM YÖNTEM VE TEKNİKLERİ
Anlatım,Tartışma,Soru-Cevap
DEĞERLENDİRME YÖNTEMİ VE GEÇME KRİTERLERİ
Sayısı
Toplam Katkısı(%)
Ara Sınav
1
40
Proje
1
20
Toplam(%)
60
Yıl İçinin Başarıya Oranı(%)
60
Finalin Başarıya Oranı(%)
40
Toplam(%)
100
AKTS İŞ YÜKÜ
Aktivite
Sayı
Süresi(Saat)
İş Yükü
Ara Sınav
1
1,5
1,5
Kısa Sınavlara hazırlık
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi
14
1
14
Final Sınavına Hazırlık
1
22
22
Ders Saati
13
3
39
Ara Sınava Hazırlık
1
22
22
Laboratuvar
13
1
13
Final Sınavı
1
1,5
1,5
Ödevler
Sunum (Hazırlık dahil)
1
3
3
Proje
1
24
24
Rapor yazma
1
23
23
Toplam İş Yükü
163
Toplam İş Yükü / 30
5,43
Dersin AKTS Kredisi
5
DİL
Türkçe
STAJ / UYGULAMA
Yok
PROGRAM YETERLİLİKLERİ (P) / DERSİN ÖĞRENME KAZANIMLARI (Ö) MATRİSİ