Ders Detayı
Ders Tanımı
| Ders | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| YAPAY ZEKA VE SANAL GERÇEKLİK | BPR2220444 | Bahar Dönemi | 1+2 | 2 | 3 |
| Ders Programı |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | Ön Lisans |
| Dersin Türü | Programa Bağlı Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | |
| Dersi Verenler | |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Amacı | Öğrencinin yapay zeka, yapay zeka temel uygulamaları ve sanal gerçeklik kavramlarını ele alabilmesi amaçlanmaktadır. |
| Dersin İçeriği | Bu ders; Yapay Zekaya Giriş,Bilgisiz Arama,A* ve Sezgisel Arama,Oyun Ağaçları: Minimax,Oyun Ağaçları: Expectimax, Yardımcı Programlar,Takviyeli Öğrenme,Makina Öğrenmesi,MÖ: Algılayıcılar ve Lojistik Regresyon,MÖ: Optimizasyon ve Sinir Ağları,Yapay Zeka Uygulamaları,Evrişimli Sinir Ağları,Evrişimli Sinir Ağı Mimarileri,Sanal Gerçeklik,Sanal Gerçeklik Gözlüğü Teknolojisi; konularını içermektedir. |
| Dersin Öğrenme Kazanımları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
| 1. Yapay zekayı açıklar. | ||
| 2. Makina Öğrenmesini açıklar. | ||
| 3. Derin sinir ağlarını açıklar. | ||
| 4. Evrişimli sinir ağlarını kullanır. | ||
| 5. Sanal gerçekliği açıklar. |
| Öğretim Yöntemleri: | |
| Ölçme Yöntemleri: |
Ders Akışı
| Sıra | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Yapay Zekaya Giriş | |
| 2 | Bilgisiz Arama | |
| 3 | A* ve Sezgisel Arama | |
| 4 | Oyun Ağaçları: Minimax | |
| 5 | Oyun Ağaçları: Expectimax, Yardımcı Programlar | |
| 6 | Takviyeli Öğrenme | |
| 7 | Makina Öğrenmesi | |
| 8 | MÖ: Algılayıcılar ve Lojistik Regresyon | |
| 9 | MÖ: Optimizasyon ve Sinir Ağları | |
| 10 | Yapay Zeka Uygulamaları | |
| 11 | Evrişimli Sinir Ağları | |
| 12 | Evrişimli Sinir Ağı Mimarileri | |
| 14 | Sanal Gerçeklik | |
| 14 | Sanal Gerçeklik Gözlüğü Teknolojisi |
| Kaynak |
| 1. Ders Dosyaları 2. Stuart Russell & Peter Norvig — Artificial Intelligence: A Modern Approach, Pearson (4th ed., 2020) 3. Ian Goodfellow, Yoshua Bengio & Aaron Courville — Deep Learning, MIT Press (2016) 4. Aurélien Géron — Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras and TensorFlow, O'Reilly (3rd ed., 2022) 5. Richard S. Sutton & Andrew G. Barto — Reinforcement Learning: An Introduction, MIT Press (2nd ed., 2018) 6. Jason Jerald — The VR Book: Human-Centered Design for Virtual Reality, Morgan & Claypool (2015) |
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
| Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı | |||||||
| No | Program Yeterliliği | Katkı Düzeyi | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Bilgisayar Programcılığı ile ilgili edindiği uygulama bilgilerini kullanabilmeli.. | X | |||||
| 2 | Düşünce ve önerilerini nitel ve nicel verilerle destekleyerek uzman olan ve olmayan kişilerle paylaşabilmeli | ||||||
| 3 | Bilgisayar Programcılığı ile ilgili tanımı iyi yapılmış problemlerin çözümü için veri toplayabilmeli ve kullanabilmeli | X | |||||
| 4 | Bilgisayar Programcılığı ile ilgili pratik uygulamalarda gereken teorik bilgileri, el ve/veya düşünsel becerileri kullanabilmeli | X | |||||
| 5 | Mesleki özgüveni olmalı | ||||||
| 6 | |||||||
| 7 | Bilgisayar Programcılığında edindiği kuramsal bilgilerini kullanabilmeli | X | |||||
| 8 | Bilgisayar Programcılığının gerektirdiği düzeyde bilgisayar yazılımı ve bilişim-iletişim teknolojilerini kullanabilmeli | X | |||||
| 9 | Sektörün beklentilerini karşılayacak şekilde Bilgisayar Programcılığı ile ilgili süreci/süreçleri planlama becerisine sahip olmalı | ||||||
| 10 | Bilgisayar Programcılığında bağımsız olarak öğrendiklerini uygulayabilmeli | X | |||||
| 11 | Bilgisayar Programcılığı ile ilgili çalışmalarda öngörülemeyen problemleri belirleyebilmeli ve çözüm üretebilmeli | X | |||||
| 12 | Bilgisayar Programcılığı ile ilgili konularda kişi ve kurumları bilgilendirebilmek için düşüncelerini yazılı ve sözlü olarak aktarabilmeli | ||||||
| 13 | Bilgisayar Programcılığı ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması ve uygulanmasında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahip olabilmeli | ||||||
| 14 | Uygulamada karşılaştığı bilgileri bilgisayar ortamına aktararak çözebilmeli | X | |||||
| 15 | Bilgisayar Programcılığı ile ilgili uygulamalar için gerekli teknik ve modern araçları kullanabilmeli | X | |||||
Değerlendirme Sistemi
| Katkı Düzeyi | Mutlak Değerlendirme | |
| Ara Sınavın Başarıya Oranı | 40 | |
| Genel Sınavın Başarıya Oranı | 60 | |
| Toplam | 100 | |
| AKTS / İşyükü Tablosu | ||||||
| Etkinlik | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) | |||
| Toplam İş Yükü (Saat) | 0 | |||||
| Dersin AKTS Kredisi = Toplam İş Yükü (Saat)/30*=(0/30) | 0 | |||||
| Dersin AKTS Kredisi: *30 saatlik çalışma 1 AKTS kredisi sayılmaktadır. | ||||||
Dersin Detaylı Bilgileri
Ders Tanımı
| Ders | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| YAPAY ZEKA VE SANAL GERÇEKLİK | BPR2220444 | Bahar Dönemi | 1+2 | 2 | 3 |
| Ders Programı |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | Ön Lisans |
| Dersin Türü | Programa Bağlı Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | |
| Dersi Verenler | |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Amacı | Öğrencinin yapay zeka, yapay zeka temel uygulamaları ve sanal gerçeklik kavramlarını ele alabilmesi amaçlanmaktadır. |
| Dersin İçeriği | Bu ders; Yapay Zekaya Giriş,Bilgisiz Arama,A* ve Sezgisel Arama,Oyun Ağaçları: Minimax,Oyun Ağaçları: Expectimax, Yardımcı Programlar,Takviyeli Öğrenme,Makina Öğrenmesi,MÖ: Algılayıcılar ve Lojistik Regresyon,MÖ: Optimizasyon ve Sinir Ağları,Yapay Zeka Uygulamaları,Evrişimli Sinir Ağları,Evrişimli Sinir Ağı Mimarileri,Sanal Gerçeklik,Sanal Gerçeklik Gözlüğü Teknolojisi; konularını içermektedir. |
| Dersin Öğrenme Kazanımları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
| 1. Yapay zekayı açıklar. | ||
| 2. Makina Öğrenmesini açıklar. | ||
| 3. Derin sinir ağlarını açıklar. | ||
| 4. Evrişimli sinir ağlarını kullanır. | ||
| 5. Sanal gerçekliği açıklar. |
| Öğretim Yöntemleri: | |
| Ölçme Yöntemleri: |
Ders Akışı
| Sıra | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Yapay Zekaya Giriş | |
| 2 | Bilgisiz Arama | |
| 3 | A* ve Sezgisel Arama | |
| 4 | Oyun Ağaçları: Minimax | |
| 5 | Oyun Ağaçları: Expectimax, Yardımcı Programlar | |
| 6 | Takviyeli Öğrenme | |
| 7 | Makina Öğrenmesi | |
| 8 | MÖ: Algılayıcılar ve Lojistik Regresyon | |
| 9 | MÖ: Optimizasyon ve Sinir Ağları | |
| 10 | Yapay Zeka Uygulamaları | |
| 11 | Evrişimli Sinir Ağları | |
| 12 | Evrişimli Sinir Ağı Mimarileri | |
| 14 | Sanal Gerçeklik | |
| 14 | Sanal Gerçeklik Gözlüğü Teknolojisi |
| Kaynak |
| 1. Ders Dosyaları 2. Stuart Russell & Peter Norvig — Artificial Intelligence: A Modern Approach, Pearson (4th ed., 2020) 3. Ian Goodfellow, Yoshua Bengio & Aaron Courville — Deep Learning, MIT Press (2016) 4. Aurélien Géron — Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras and TensorFlow, O'Reilly (3rd ed., 2022) 5. Richard S. Sutton & Andrew G. Barto — Reinforcement Learning: An Introduction, MIT Press (2nd ed., 2018) 6. Jason Jerald — The VR Book: Human-Centered Design for Virtual Reality, Morgan & Claypool (2015) |
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
| Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı | |||||||
| No | Program Yeterliliği | Katkı Düzeyi | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Bilgisayar Programcılığı ile ilgili edindiği uygulama bilgilerini kullanabilmeli.. | X | |||||
| 2 | Düşünce ve önerilerini nitel ve nicel verilerle destekleyerek uzman olan ve olmayan kişilerle paylaşabilmeli | ||||||
| 3 | Bilgisayar Programcılığı ile ilgili tanımı iyi yapılmış problemlerin çözümü için veri toplayabilmeli ve kullanabilmeli | X | |||||
| 4 | Bilgisayar Programcılığı ile ilgili pratik uygulamalarda gereken teorik bilgileri, el ve/veya düşünsel becerileri kullanabilmeli | X | |||||
| 5 | Mesleki özgüveni olmalı | ||||||
| 6 | |||||||
| 7 | Bilgisayar Programcılığında edindiği kuramsal bilgilerini kullanabilmeli | X | |||||
| 8 | Bilgisayar Programcılığının gerektirdiği düzeyde bilgisayar yazılımı ve bilişim-iletişim teknolojilerini kullanabilmeli | X | |||||
| 9 | Sektörün beklentilerini karşılayacak şekilde Bilgisayar Programcılığı ile ilgili süreci/süreçleri planlama becerisine sahip olmalı | ||||||
| 10 | Bilgisayar Programcılığında bağımsız olarak öğrendiklerini uygulayabilmeli | X | |||||
| 11 | Bilgisayar Programcılığı ile ilgili çalışmalarda öngörülemeyen problemleri belirleyebilmeli ve çözüm üretebilmeli | X | |||||
| 12 | Bilgisayar Programcılığı ile ilgili konularda kişi ve kurumları bilgilendirebilmek için düşüncelerini yazılı ve sözlü olarak aktarabilmeli | ||||||
| 13 | Bilgisayar Programcılığı ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması ve uygulanmasında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahip olabilmeli | ||||||
| 14 | Uygulamada karşılaştığı bilgileri bilgisayar ortamına aktararak çözebilmeli | X | |||||
| 15 | Bilgisayar Programcılığı ile ilgili uygulamalar için gerekli teknik ve modern araçları kullanabilmeli | X | |||||
Değerlendirme Sistemi
| Katkı Düzeyi | Mutlak Değerlendirme | |
| Ara Sınavın Başarıya Oranı | 40 | |
| Genel Sınavın Başarıya Oranı | 60 | |
| Toplam | 100 | |