Dersin Ayrıntıları
YarıyılKoduAdıT+U+LKrediAKTSSon Güncelleme Tarihi
8EEE 409INTRODUCTION TO ARTIFICIAL INTELLIGENCE3+0+03516.06.2026

 
Dersin Detayları
Dersin Dili İngilizce
Dersin Düzeyi Lisans
Bölümü / Programı ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ
Öğrenim Türü Örgün Öğretim
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Öğretim Şekli Yüz Yüze
Dersin Amacı Bu dersin amacı öğrencilere yapay zekanın temel teknikleri ve metodolojileri hakkında bilgi vermek ve yapay zeka yöntemlerini pratik problemlere uygulama becerisi kazandırmaktır.
Dersin İçeriği Yapay zekanın temel kavramları ve terminolojisi
Yapay zekada problem çözme: Temel arama stratejileri, Denetimli ve denetimsiz öğrenme.
Sinir ağlarına giriş
Makine öğrenimine giriş
Derin öğrenmeye giriş
Yapay zeka uygulamaları ve örnekleri
Dersin Yöntem ve Teknikleri
Ön Koşulları Yok
Dersin Koordinatörü Doç.Dr. Serkan ÖZBAY
Dersi Verenler Doç.Dr. SERKAN ÖZBAY
Dersin Yardımcıları Yok
Dersin Staj Durumu Yok

Ders Kaynakları
Kaynaklar Ders Notları
Ders Notları MATLAB Deep Learning: With Machine Learning, Neural Networks and Artificial Intelligence
Phil Kim, APRESS.

Neural Network Design, Second Edition
Martin T. Hagan
Howard B. Demuth
Mark Hudson Beale
Orlando De Jesus

Ders Yapısı
Matematik ve Temel Bilimler %20
Mühendislik Bilimleri %40
Mühendislik Tasarımı %40

Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Etkinlikler ayrıntılı olarak "Değerlendirme" ve "İş Yükü Hesaplaması" bölümlerinde verilmiştir.

Değerlendirme Ölçütleri
Yarıyıl Çalışmaları Sayısı Katkı
Ara Sınav 2 % 60
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 % 40
Toplam :
3
% 100

 
AKTS Hesaplama İçeriği
İş Yükü Sayısı Süre Toplam İş Yükü (Saat)
Haftalık teorik ders saati 14 3 42
Okuma Faaliyetleri 14 3 42
İnternetten tarama, kütüphane çalışması 14 1 14
Ara sınav ve ara sınava hazırlık 2 20 40
Final sınavı ve final sınavına hazırlık 1 20 20
Toplam İş Yükü   AKTS Kredisi : 5 158

 
Dersin Öğrenme Çıktıları: Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir:
Sıra NoAçıklama
1 Öğrenciler yapay zekanın ne olduğunu, uygulamalarını, kullanım örneklerini ve hayatlarımızı nasıl dönüştürdüğünü anlar.
2 Öğrenciler yapay zeka ve temelleri hakkında tarihsel bir bakış açısı kazanırlar.
3 Öğrenciler yapay zekanın problem çözme, çıkarım, algı, bilgi temsili ve öğrenmeye yönelik temel ilkelerine aşina olurlar.
4 Öğrenciler Makine Öğrenimi, Derin Öğrenme ve Sinir Ağları gibi terimleri açıklar.
5 Öğrenciler yapay zeka tekniklerinin akıllı etmenler, uzman sistemler, yapay sinir ağları ve diğer makine öğrenimi modellerindeki uygulamalarını araştırırlar.
6 Öğrenciler akıllı sistemlerin mevcut kapsamını, potansiyelini, sınırlamalarını ve sonuçlarını keşfederler.

 
Ders Konuları
HaftaKonuÖn HazırlıkDökümanlar
1 Yapay zekanın temel kavramları ve terminolojisi İlgili ders notlarını okuma
2 Yapay zekanın temel kavramları ve terminolojisi İlgili ders notlarını okuma
3 Yapay zekada problem çözme: Temel arama stratejileri, Denetimli ve denetimsiz öğrenme. İlgili ders notlarını okuma
4 Yapay zekada problem çözme: Temel arama stratejileri, Denetimli ve denetimsiz öğrenme. İlgili ders notlarını okuma
5 Sinir ağlarına giriş İlgili ders notlarını okuma
6 Sinir ağlarına giriş İlgili ders notlarını okuma
7 Sinir ağlarına giriş İlgili ders notlarını okuma
8 Makine öğrenimine giriş İlgili ders notlarını okuma
9 Makine öğrenimine giriş İlgili ders notlarını okuma
10 Derin öğrenmeye giriş İlgili ders notlarını okuma
11 Derin öğrenmeye giriş İlgili ders notlarını okuma
12 Derin öğrenmeye giriş İlgili ders notlarını okuma
13 Yapay zeka uygulamaları ve örnekleri İlgili ders notlarını okuma
14 Yapay zeka uygulamaları ve örnekleri İlgili ders notlarını okuma

 
Dersin Program Çıktılarına Katkısı
P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11
Tüm 5 5
Ö1 5 5
Ö2 5 5
Ö3 5 5
Ö4 5 5
Ö5 5 5
Ö6 5 5

  Katkı Düzeyi: 1: Çok Düşük 2: Düşük 3: Orta 4: Yüksek 5: Çok Yüksek

  
  https://obs.gaziantep.edu.tr/oibs/bologna/progCourseDetails.aspx?curCourse=393843&lang=tr