Bu ders, İYTE Bilgisayar Mühendisliği Bölümü tarafından farklı disiplinlerden öğrencilere yönelik olarak açılan bir servis dersidir. Ders, yapay zekayı teknik ayrıntılardan çok temel kavramlar, yöntemler ve uygulama alanları üzerinden tanıtmayı amaçlayan uygulama odaklı bir giriş dersi olarak tasarlanmıştır.

Ders içeriği, yapay zeka ve makine öğrenmesinin temel kavramlarından başlayarak veri temsili, veri ön işleme, görselleştirme, sınıflandırma, regresyon, kümeleme ve model doğrulama konularına uzanır. İlerleyen haftalarda yapay sinir ağları, derin öğrenmeye giriş, üretken yapay zeka, büyük dil modelleri, disiplin bazlı uygulamalar, vaka çalışmaları ve sorumlu yapay zeka konuları işlenir.

Uygulamalı çalışmalar kapsamında Python, Jupyter Notebook, scikit-learn, WEKA/Orange gibi araçlardan yararlanılır. Programlama bilgisi zorunlu değildir; ancak programlama deneyimi öğrencilere avantaj sağlayabilir.

Dersin Amacı

Dersin temel amacı, öğrencilerin yapay zeka okuryazarlığı kazanmalarını sağlamaktır. Bu doğrultuda öğrenciler; kendi alanlarına özgü veri türlerini tanımayı, veri ön işleme ve analiz süreçlerini anlamayı, yaygın makine öğrenmesi ve derin öğrenme yaklaşımlarının temel çalışma prensiplerini öğrenmeyi hedefler. Ayrıca öğrencilerin, bu yöntemlerin kendi disiplinlerindeki gerçek problemlere nasıl uygulanabileceğini, uygun model seçiminin nasıl yapılacağını, değerlendirme metriklerinin nasıl belirleneceğini ve model çıktılarının nasıl yorumlanacağını kavramaları beklenir.

Değerlendirme

Dersin değerlendirmesi bir ara sınav (%30), bir final sınavı (%40) ve dönem boyunca yürütülecek bir projeden (%30) oluşur. Proje kapsamında öğrenciler, yapay modellerinden faydalanarak kendi alanlarıyla ilişkili bir problemi çözer, dönem sonunda bir rapor hazırlar ve çalışmalarını sözlü olarak sunar.