Introduction to Generative Artificial Intelligence(INF473)
| Course Code | Course Name | Semester | Theory | Practice | Lab | Credit | ECTS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| INF473 | Introduction to Generative Artificial Intelligence | 8 | 3 | 0 | 0 | 3 | 5 |
| Prerequisites | |
| Admission Requirements |
| Language of Instruction | French |
| Course Type | Elective |
| Course Level | Bachelor Degree |
| Course Instructor(s) | Uzay ÇETİN ucetin@gsu.edu.tr (Email) |
| Assistant | |
| Objective | The aim of this course is to enable students to grasp the fundamental mathematical, algorithmic, and engineering principles underlying generative artificial intelligence systems; and to teach how large language models (LLMs), image and text generation models, and modern generative architectures work, how they are trained, how they are evaluated, and how they can be deployed in real-world applications. |
| Content | (Below) It can be found in the topics section. |
| Course Learning Outcomes |
By the end of this course, students will be able to: 1. Explain the mathematical foundations underlying generative AI systems. 2. Describe the architectures of large language models (LLMs) and retrieval/agent architectures. 3. Train and optimize modern generative AI systems using appropriate techniques. 4. Evaluate the performance and quality of generative AI systems using relevant metrics and methodologies |
| Teaching and Learning Methods | Classes will be held in person. As part of the course, students will complete a project and present it. |
| References | Build a Large Language Model (From Scratch), Sebastian Raschka, September 2024 |
Theory Topics
| Week | Weekly Contents |
|---|---|
| 1 | What is Generative AI? |
| 2 | Probabilistic Language Modeling |
| 3 | Deep Learning I |
| 4 | Deep Learning II |
| 5 | Attention Mechanism and Transformer Fundamentals |
| 6 | Transformer Decoder and LLM Architecture |
| 7 | LLM Training I |
| 8 | Midterm |
| 9 | LLM Training II |
| 10 | Instruct Models and RLHF |
| 11 | Prompt Engineering |
| 12 | Retrieval Augmented Generation (RAG) |
| 13 | Tool Calling and Agentic Systems |
| 14 | End-to-End Project Presentations |
Practice Topics
| Week | Weekly Contents |
|---|
Contribution to Overall Grade
| Number | Contribution | |
|---|---|---|
| Contribution of in-term studies to overall grade | 0 | 0 |
| Contribution of final exam to overall grade | 0 | 0 |
| Toplam | 0 | 0 |
In-Term Studies
| Number | Contribution | |
|---|---|---|
| Assignments | 0 | 0 |
| Presentation | 0 | 0 |
| Midterm Examinations (including preparation) | 1 | 30 |
| Project | 1 | 30 |
| Laboratory | 0 | 0 |
| Other Applications | 0 | 0 |
| Quiz | 0 | 0 |
| Term Paper/ Project | 0 | 0 |
| Portfolio Study | 0 | 0 |
| Reports | 0 | 0 |
| Learning Diary | 0 | 0 |
| Thesis/ Project | 0 | 0 |
| Seminar | 0 | 0 |
| Other | 0 | 0 |
| Make-up | 0 | 0 |
| Toplam | 2 | 60 |
| No | Program Learning Outcomes | Contribution | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
| 1 | Matematik, fizik ve mühendislik bilimlerine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, mühendislik problemlerinin modellenmesi ve çözümünde kullanabilme becerisi. | X | ||||
| 2 | Karmaşık bilgisayar mühendisliği problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. | X | ||||
| 3 | Yazılımsal veya donanımsal karmaşık bir sistemi, süreci veya donanımı gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. | X | ||||
| 4 | Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. | X | ||||
| 5 | Analitik düşünce ile bir sistemi, sistem bileşenini ya da süreci analiz etme, modelleme, deney tasarlama ve yapma, veri toplama, çözüm algoritmaları üretebilme, uygulamaya alma ve geliştirme becerileri. | X | ||||
| 6 | Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi. | X | ||||
| 7 | Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az iki yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, yazılım ve donanım tasarımını, gerekirse teknik resim metotları kullanarak raporlayabilme, etkin sunum yapabilme becerisi. | X | ||||
| 8 | Bilgiye erişebilme ve bu amaçla kaynak araştırması yapabilme, veri tabanları ve diğer bilgi kaynaklarını kullanabilme becerisi | X | ||||
| 9 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; kendini sürekli yenileme becerisi. | X | ||||
| 10 | Mesleki etik ilkelerine uygun davranma, mesleki sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi. | X | ||||
| 11 | Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi. | X | ||||
| 12 | Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi. | X | ||||
| 13 | Bilgisayar mühendisliği uygulamalarının hukuki ve etik boyutları konusunda farkındalık. | X | ||||
| Activities | Number | Period | Total Workload |
|---|---|---|---|
| Class Hours | 14 | 3 | 42 |
| Working Hours out of Class | 13 | 1 | 13 |
| Assignments | 0 | 0 | 0 |
| Presentation | 1 | 10 | 10 |
| Midterm Examinations (including preparation) | 1 | 10 | 10 |
| Project | 1 | 30 | 30 |
| Laboratory | 0 | 0 | 0 |
| Other Applications | 0 | 0 | 0 |
| Final Examinations (including preparation) | 1 | 20 | 20 |
| Quiz | 0 | 0 | 0 |
| Term Paper/ Project | 0 | 0 | 0 |
| Portfolio Study | 0 | 0 | 0 |
| Reports | 0 | 0 | 0 |
| Learning Diary | 0 | 0 | 0 |
| Thesis/ Project | 0 | 0 | 0 |
| Seminar | 0 | 0 | 0 |
| Other | 0 | 0 | 0 |
| Make-up | 0 | 0 | 0 |
| Yıl Sonu | 0 | 0 | 0 |
| Hazırlık Yıl Sonu | 0 | 0 | 0 |
| Hazırlık Bütünleme | 0 | 0 | 0 |
| Total Workload | 125 | ||
| Total Workload / 25 | 5.00 | ||
| Credits ECTS | 5 | ||