Yapay Zeka ve Derin Öğrenme
tnaskali@gsu.edu.tr
İçerik
Dersin Amacı
Bu ders, öğrencilere yapay zekâ ve derin öğrenme süreçlerini kapsamlı bir şekilde öğretmeyi amaçlamaktadır. Öğrenciler, makine öğrenmesi ve AI süreçlerini anlamayı, verinin önemini kavramayı ve hedeflerini sistemin hiperparametreleri ve girdilerine çevirmeyi öğreneceklerdir.
Dersin İçeriği
-Ders, temel derin öğrenme kavramları ile başlar ve CNN ve RNN yapıları üzerinde yoğunlaşır. Sonrasında pekiştirmeli öğrenme, genetik algoritmalar, Deep Q-Learning ve NEAT algoritmaları incelenir. Ders boyunca makine öğrenmesi ve yapay zekâ uygulamalarının mantığı, veri önemi ve hiperparametre optimizasyonu üzerinde durulacaktır.
Dersin Öğrenme Çıktıları
- Derin öğrenme ve yapay zekâ süreçlerini açıklayabilme
- CNN ve RNN mimarilerini kavrayabilme
- Pekiştirmeli öğrenme ve genetik algoritmaların temel mantığını anlayabilme
- Deep Q-Learning ve NEAT algoritmalarını uygulayabilme
- Veriyi doğru analiz ederek model hiperparametrelerini belirleyebilme
Öğretim Yöntemleri
- Görsel örnekler ve gerçek dünya uygulamaları ile ders anlatımı
- Kavramsal tartışmalar ve soru-cevap oturumları
- Kodlama ve problem çözme uygulamaları
- Mini projeler ve algoritma uygulamaları
Kaynaklar
- Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement Learning: An Introduction
- Stanley, K., & Miikkulainen, R. (2002). NEAT: NeuroEvolution of Augmenting Topologies
- Python kütüphaneleri ve çevrimiçi dersler: PyTorch, TensorFlow, araştırma makaleleri
Konu Başlıkları
| Hafta | Konu Başlıkları |
|---|---|
| 1 | Yapay zekâ ve makine öğrenmesine giriş |
| 2 | Veri önemi ve veri ön işleme |
| 3 | Temel derin öğrenme kavramları |
| 4 | Convolutional Neural Networks (CNN) |
| 5 | CNN uygulamaları ve ileri teknikler |
| 6 | Recurrent Neural Networks (RNN) |
| 7 | RNN uygulamaları ve optimizasyon teknikleri |
| 8 | Pekiştirmeli öğrenmeye giriş |
| 9 | Deep Q-Learning |
| 10 | Genetik algoritmalar |
| 11 | Proje sunumları ve değerlendirme |
Değerlendirme Sistemi
| Etkinlikler | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Yarıyıl içi çalışmaların başarı notuna katkısı | 2 | 50 |
| Yarıyıl sonu çalışmaların başarı notuna katkısı | 1 | 50 |
| Toplam | 3 | 100 |
| Etkinlikler | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Ödevler | 0 | 0 |
| Sunum | 1 | 25 |
| Arasınavlar (Hazırlık Süresi Dahil) | 0 | 0 |
| Proje | 1 | 25 |
| 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 | 50 |
Yeterlilik İlişkisi
| Numara | Program Yeterlilikleri | Puan | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
| 1 | Bilişim teknolojileri alanının çok disiplinli geniş kapsamını ve ilgili disiplinler arasıdaki etkileşimi tanımlar. | X | ||||
| 2 | Bilişim teknolojileri alanında uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları, etkileri ve sonuçları hakkında kapsamlı bilgi sahibi olur. | X | ||||
| 3 | Bilişim teknolojileri alanında uygulamalı araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir ve uygular. | X | ||||
| 4 | Belirsiz, sınırlı ya da eksik verileri kullanarak, bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlar ve uygular; değişik disiplinlere ait bilgileri bütünleştirir. | X | ||||
| 5 | Tanımlanmış mühendislik yönetimi problemlerini çözmek için yöntem geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygular. | X | ||||
| 6 | Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilir, bu tür takımlarda liderlik yapabilir ve karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirebilir; bağımsız çalışabilir ve sorumluluk alır. | X | ||||
| 7 | Bilişim teknolojileri alanının yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkında olup, bunları inceleme ve öğrenme yeteneğine sahip olur. | X | ||||
| 8 | Teknoloji alanında kullanılan yöntem ve yazılımlar ile iletişim teknolojilerini ileri düzeyde kullanır. | X | ||||
| 9 | Bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portfoyü B2 Genel Düzeyinde kullanarak, sözlü ve yazılı iletişim kurar. | X | ||||
| 10 | Girişimcilik ve yenilikçilik boyutlarını dikkate alarak bilişim teknolojileri uygulamalarını gerçekleştirebilir. | X | ||||
| 11 | Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. | X | ||||
AKTS - İş Yükü Tablosu
| Etkinlikler | Sayı | Süre | Toplam İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi | 11 | 4 | 44 |
| Sınıf Dışı Çalışma Süresi | 11 | 9 | 99 |
| Ödevler | 0 | 0 | 0 |
| Sunum | 1 | 18 | 18 |
| Arasınavlar (Hazırlık Süresi Dahil) | 0 | 0 | 0 |
| Proje | 1 | 17 | 17 |
| Laboratuar | 0 | 0 | 0 |
| Diğer Uygulamalar | 0 | 0 | 0 |
| Yarıyıl Sonu Sınavı (Hazırlık Süresi Dahil) | 1 | 22 | 22 |
| Kısa Sınavlar | 0 | 0 | 0 |
| Dönem Ödevi / Projesi | 0 | 0 | 0 |
| Portfolyo Çalışmaları | 0 | 0 | 0 |
| Raporlar | 0 | 0 | 0 |
| Öğrenme Günlükleri | 0 | 0 | 0 |
| Bitirme Tezi/Projesi | 0 | 0 | 0 |
| Seminer | 0 | 0 | 0 |
| Diğer | 0 | 0 | 0 |
| Bütünleme | 0 | 0 | 0 |
| Ts Yıl Sonu | 0 | 0 | 0 |
| Hazırlık Yıl Sonu | 0 | 0 | 0 |
| Hazırlık Bütünleme | 0 | 0 | 0 |
| Toplam İş Yükü | 200 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 | 8.00 | ||
| Dersin AKTS Kredisi | 8 | ||