Bilgisayar Mühendisliği Lisans Programı

Üretken Yapay Zekaya Giriş(INF473)

Ders Kodu Dersin Adı Yarıyıl Teori Uygulama Lab Kredisi AKTS
INF473 Üretken Yapay Zekaya Giriş 8 3 0 0 3 5
Ön Koşul
Derse Kabul Koşulları
Dersin Dili Fransızca
Türü Seçmeli
Dersin Düzeyi Lisans
Dersi Veren(ler) Uzay ÇETİN ucetin@gsu.edu.tr (Email)
Dersin Yardımcıları
Dersin Amacı Bu dersin amacı, öğrencilerin üretken yapay zekâ sistemlerinin arkasındaki temel matematiksel, algoritmik ve mühendislik prensiplerini kavramasını sağlamak; büyük dil modelleri (LLM), görüntü ve metin üretim modelleri ve modern üretken mimarilerin nasıl çalıştığını, nasıl eğitildiğini, nasıl değerlendirildiğini ve gerçek dünyada nasıl kullanılabileceğini öğretmektir.
İçerik -
Dersin Öğrenme Çıktıları
Öğretim Yöntemleri
Kaynaklar Build a Large Language Model (From Scratch), Sebastian Raschka, September 2024
Ders İçeriğini Yazdır
Teori Konu Başlıkları
Hafta Konu Başlıkları
1 Üretken Yapay Zekâ Nedir?
2 Olasılıksal Dil Modellemesi
3 Derin Öğrenme I
4 Derin Öğrenme II
5 Attention Mekanizması ve Transformer Temeli
6 Transformer Decoder ve LLM Mimarisi
7 LLM Eğitimi I
8 Ara Sınav
9 LLM Eğitimi II
10 Instruct Modeller ve RLHF
11 Prompting Mühendisliği
12 Retrieval Augmented Generation (RAG)
13 Tool Calling ve Agentic Sistemler
14 Uçtan Uca Proje Sunumları
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) 1 30
Proje 1 30
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
Bütünleme 0 0
Toplam 2 60
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
Scroll to Top