Yapay Zeka ve Veri Bilimi İçin İleri Python Programlama(IT 535)
| Ders Kodu | Dersin Adı | Yarıyıl | Teori | Uygulama | Lab | Kredisi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| IT 535 | Yapay Zeka ve Veri Bilimi İçin İleri Python Programlama | 3 | 4 | 0 | 0 | 3 | 8 |
| Ön Koşul | |
| Derse Kabul Koşulları |
| Dersin Dili | İngilizce |
| Türü | Zorunlu |
| Dersin Düzeyi | Yüksek Lisans |
| Dersi Veren(ler) | Uzay ÇETİN (Email) |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Amacı | Bu ders ile öğrencilerin temel yapay zeka ve veri bilimi problemlerine dair yaklaşım ve yöntemleri Python dili ile uygulamaları hedeflenmektedir. Bu ders kapsamında yapay zeka, veri bilimi, anomali tespiti, hesaplamalı sosyal bilim alanlarına giriş yapılacaktır. |
| İçerik | |
| Dersin Öğrenme Çıktıları |
Bu dersi başarıyla tamamlayan öğrenci aşağıdaki konularda yeterliliğe sahip olacaktır: 1. Temel veri bilimi süreçlerine hakim olma yetisi, 3. Python ile veri bilimi alanında uygulama geliştirme becerisi, 4. Geniş ölçekteki sosyal ağlar gibi gerçek dünya bilgi sistemlerini anlama yetisi, 5. Temel Doğal dil işleme algoritmalarını kullanma yetisi, |
| Öğretim Yöntemleri | |
| Kaynaklar |
1. Ders yansıları ve notları: https://github.com/uzay00/CMPE251 ve https://github.com/uzay00/KaVe-Egitim/tree/master/VeriBilimi 2. ISBN-13: 978-1680501841, Data Science Essentials in Python: Collect › Organize › Explore › Predict › Value, Dmitry Zinoviev, Pragmatic Bookshelf; 2016, 1st edition. |
Teori Konu Başlıkları
| Hafta | Konu Başlıkları |
|---|---|
| 1 | Yapay Zeka'ya Giriş |
| 2 | Python ile Uygulama Geliştirme |
| 3 | Veri Biliminde Temel Problemler: Anomali Tespiti |
| 4 | Makine Öğrenme Algoritmaları: Sınıflandırma, Bağlanım |
| 5 | Proje Sunumları I |
| 6 | Ara Sınav |
| 7 | Makine Öğrenme Algoritmaları: Kümeleme |
| 8 | Sosyal Ağ Analizi |
| 9 | Temel Doğal Dil İşleme Algoritmaları: TF-IDF, Word2Vec |
| 10 | İleri Doğal Dil İşleme Algoritmaları: BERT, Transformer |
| 11 | Proje Sunumları II |
Uygulama Konu Başlıkları
| Hafta | Konu Başlıkları |
|---|
Başarı Notuna Etki Oranları
| Sayı | Katkı Payı | |
|---|---|---|
| Yarıyıl içi çalışmaların başarı notuna katkısı | 0 | 0 |
| Yarıyıl sonu çalışmaların başarı notuna katkısı | 0 | 0 |
| Toplam | 0 | 0 |
Yarıyıl İçi Çalışmaları
| Sayı | Katkı Payı | |
|---|---|---|
| Ödevler | 0 | 0 |
| Sunum | 0 | 0 |
| Arasınavlar (Hazırlık Süresi Dahil) | 2 | 60 |
| Proje | 1 | 40 |
| Laboratuar | 0 | 0 |
| Diğer Uygulamalar | 0 | 0 |
| Kısa Sınavlar | 0 | 0 |
| Dönem Ödevi / Projesi | 0 | 0 |
| Portfolyo Çalışmaları | 0 | 0 |
| Raporlar | 0 | 0 |
| Öğrenme Günlükleri | 0 | 0 |
| Bitirme Tezi/Projesi | 0 | 0 |
| Seminer | 0 | 0 |
| Diğer | 0 | 0 |
| Toplam | 3 | 100 |
| Numara | Program Yeterlilikleri | Puan | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
| Etkinlikler | Sayı | Süre | Toplam İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Toplam İş Yükü | 0 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 | 0,00 | ||
| Dersin AKTS Kredisi | 0 | ||