Course Description
Course | Code | Semester | T+P (Hour) | Credit | ECTS |
---|
ARTIFICIAL INTELLIGENCE | BPR2214994 | Spring Semester | 3+0 | 3 | 5 |
Prerequisites Courses | |
Recommended Elective Courses | |
Language of Course | Turkish |
Course Level | Short Cycle (Associate's Degree) |
Course Type | Elective |
Course Coordinator | Lect. Beyza KOYULMUŞ |
Name of Lecturer(s) | Lect. Beyza KOYULMUŞ |
Assistant(s) | |
Aim | The aim of this course is to introduce and teach the fundamentals of Artificial Intelligence applications. |
Course Content | This course contains; Introduction to Artificial Intelligence,Philosophy and History of Artificial Intelligence,Basic Concepts,Problem Solving with Artificial Intelligence,Machine Learning,Unsupervised, Supervised and Reinforcement Learning,Big Data and Computing Technology,Intelligent Agents,Deep Learning,Neural Networks,Natural Language Processing,Computer Vision,Predictive models and sample applications,The Future of Artificial Intelligence. |
Dersin Öğrenme Kazanımları | Teaching Methods | Assessment Methods |
Knows the concepts of Artificial Intelligence. | 10, 16, 9 | A, E, H |
Knows the types of machine learning. | 10, 16, 9 | A, E |
Knows the application areas of machine learning. | 10, 16, 9 | A, E, F |
Knows the concepts of big data and computing technology. | 16, 23, 9 | A, E, F, G |
Conducts current research in the field of artificial intelligence | 16, 9 | A, E, G |
Understands the basics of artificial intelligence | 10, 16, 9 | A, E |
Teaching Methods: | 10: Discussion Method, 16: Question - Answer Technique, 23: Concept Map Technique, 9: Lecture Method |
Assessment Methods: | A: Traditional Written Exam, E: Homework, F: Project Task, G: Quiz, H: Performance Task |
Course Outline
Order | Subjects | Preliminary Work |
---|
1 | Introduction to Artificial Intelligence | |
2 | Philosophy and History of Artificial Intelligence | |
3 | Basic Concepts | |
4 | Problem Solving with Artificial Intelligence | |
5 | Machine Learning | |
6 | Unsupervised, Supervised and Reinforcement Learning | |
7 | Big Data and Computing Technology | |
8 | Intelligent Agents | |
9 | Deep Learning | |
10 | Neural Networks | |
11 | Natural Language Processing | |
12 | Computer Vision | |
13 | Predictive models and sample applications | |
14 | The Future of Artificial Intelligence | |
Course Contribution to Program Qualifications
Course Contribution to Program Qualifications |
No | Program Qualification | Contribution Level |
1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
1 | Algoritma programlama, bilgisayar uygulaması geliştirme ve yazılım projelerinde kod geliştirme konularında yeterli altyapıya ve bunları iş hayatlarında kullanma yeteneğine sahiptir. | | | | | |
2 | Programlama problemleri için bilinen çözüm yöntemlerini ve özel teknikleri kullanır ve uygular. | | | | | |
3 | Yazılım uygulamaları için gerekli olan modern teknik ve araçları kullanır. | | | | | |
4 | Bireysel olarak ve çok disiplinli takımlarda etkin olarak çalışır. | | | | | |
5 | Geliştirilmiş uygulama veya yazılımın test aşamalarını gerçekler ve takip eder. | | | | | |
6 | İşyeri uygulamaları, çalışanların sağlığı, çevre ve iş güvenliği, mesleki ve etik sorumluluk, programlama uygulamalarının hukuksal sonuçları konularında farkındalığa sahiptir. | | | | | |
7 | Bilgiye erişir ve bu amaçla kaynak araştırması yapar. | | | | | |
8 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilincindedir; bilim ve teknolojideki gelişmeleri izler ve kendini sürekli yeniler. | | | | | |
9 | Sözlü ve yazılı, gerektiğinde teknik resimler ve modern araçlar kullanarak etkin iletişim kurar. | | | | | |
10 | Yazılım çözümlerinin ve uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlardaki etkilerinin bilincinde olur; çağın sorunları çözmede ve toplumsal ilerlemede yeni yazılımlar geliştirir. | | | | | |
11 | Geliştirdiği yazılımın temiz ve anlaşılır olmasına özen ve dikkat gösterir. | | | | | |
12 | Kullanıcı odaklı tasarım ilkelerine riayet eder. | | | | | |
Assessment Methods
Contribution Level | Absolute Evaluation |
Rate of Midterm Exam to Success | | 40 |
Rate of Final Exam to Success | | 60 |
Total | | 100 |
ECTS / Workload Table |
Activities | Number of | Duration(Hour) | Total Workload(Hour) |
Course Hours | 0 | 0 | 0 |
Guided Problem Solving | 0 | 0 | 0 |
Resolution of Homework Problems and Submission as a Report | 0 | 0 | 0 |
Term Project | 0 | 0 | 0 |
Presentation of Project / Seminar | 0 | 0 | 0 |
Quiz | 0 | 0 | 0 |
Midterm Exam | 0 | 0 | 0 |
General Exam | 0 | 0 | 0 |
Performance Task, Maintenance Plan | 0 | 0 | 0 |
Total Workload(Hour) | 0 |
Dersin AKTS Kredisi = Toplam İş Yükü (Saat)/30*=(0/30) | 0 |
ECTS of the course: 30 hours of work is counted as 1 ECTS credit. |
Detail Informations of the Course
Course Description
Course | Code | Semester | T+P (Hour) | Credit | ECTS |
---|
ARTIFICIAL INTELLIGENCE | BPR2214994 | Spring Semester | 3+0 | 3 | 5 |
Prerequisites Courses | |
Recommended Elective Courses | |
Language of Course | Turkish |
Course Level | Short Cycle (Associate's Degree) |
Course Type | Elective |
Course Coordinator | Lect. Beyza KOYULMUŞ |
Name of Lecturer(s) | Lect. Beyza KOYULMUŞ |
Assistant(s) | |
Aim | The aim of this course is to introduce and teach the fundamentals of Artificial Intelligence applications. |
Course Content | This course contains; Introduction to Artificial Intelligence,Philosophy and History of Artificial Intelligence,Basic Concepts,Problem Solving with Artificial Intelligence,Machine Learning,Unsupervised, Supervised and Reinforcement Learning,Big Data and Computing Technology,Intelligent Agents,Deep Learning,Neural Networks,Natural Language Processing,Computer Vision,Predictive models and sample applications,The Future of Artificial Intelligence. |
Dersin Öğrenme Kazanımları | Teaching Methods | Assessment Methods |
Knows the concepts of Artificial Intelligence. | 10, 16, 9 | A, E, H |
Knows the types of machine learning. | 10, 16, 9 | A, E |
Knows the application areas of machine learning. | 10, 16, 9 | A, E, F |
Knows the concepts of big data and computing technology. | 16, 23, 9 | A, E, F, G |
Conducts current research in the field of artificial intelligence | 16, 9 | A, E, G |
Understands the basics of artificial intelligence | 10, 16, 9 | A, E |
Teaching Methods: | 10: Discussion Method, 16: Question - Answer Technique, 23: Concept Map Technique, 9: Lecture Method |
Assessment Methods: | A: Traditional Written Exam, E: Homework, F: Project Task, G: Quiz, H: Performance Task |
Course Outline
Order | Subjects | Preliminary Work |
---|
1 | Introduction to Artificial Intelligence | |
2 | Philosophy and History of Artificial Intelligence | |
3 | Basic Concepts | |
4 | Problem Solving with Artificial Intelligence | |
5 | Machine Learning | |
6 | Unsupervised, Supervised and Reinforcement Learning | |
7 | Big Data and Computing Technology | |
8 | Intelligent Agents | |
9 | Deep Learning | |
10 | Neural Networks | |
11 | Natural Language Processing | |
12 | Computer Vision | |
13 | Predictive models and sample applications | |
14 | The Future of Artificial Intelligence | |
Course Contribution to Program Qualifications
Course Contribution to Program Qualifications |
No | Program Qualification | Contribution Level |
1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
1 | Algoritma programlama, bilgisayar uygulaması geliştirme ve yazılım projelerinde kod geliştirme konularında yeterli altyapıya ve bunları iş hayatlarında kullanma yeteneğine sahiptir. | | | | | |
2 | Programlama problemleri için bilinen çözüm yöntemlerini ve özel teknikleri kullanır ve uygular. | | | | | |
3 | Yazılım uygulamaları için gerekli olan modern teknik ve araçları kullanır. | | | | | |
4 | Bireysel olarak ve çok disiplinli takımlarda etkin olarak çalışır. | | | | | |
5 | Geliştirilmiş uygulama veya yazılımın test aşamalarını gerçekler ve takip eder. | | | | | |
6 | İşyeri uygulamaları, çalışanların sağlığı, çevre ve iş güvenliği, mesleki ve etik sorumluluk, programlama uygulamalarının hukuksal sonuçları konularında farkındalığa sahiptir. | | | | | |
7 | Bilgiye erişir ve bu amaçla kaynak araştırması yapar. | | | | | |
8 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilincindedir; bilim ve teknolojideki gelişmeleri izler ve kendini sürekli yeniler. | | | | | |
9 | Sözlü ve yazılı, gerektiğinde teknik resimler ve modern araçlar kullanarak etkin iletişim kurar. | | | | | |
10 | Yazılım çözümlerinin ve uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlardaki etkilerinin bilincinde olur; çağın sorunları çözmede ve toplumsal ilerlemede yeni yazılımlar geliştirir. | | | | | |
11 | Geliştirdiği yazılımın temiz ve anlaşılır olmasına özen ve dikkat gösterir. | | | | | |
12 | Kullanıcı odaklı tasarım ilkelerine riayet eder. | | | | | |
Assessment Methods
Contribution Level | Absolute Evaluation |
Rate of Midterm Exam to Success | | 40 |
Rate of Final Exam to Success | | 60 |
Total | | 100 |
Numerical Data
Ekleme Tarihi: 05/11/2023 - 20:44Son Güncelleme Tarihi: 05/11/2023 - 20:44
×- A-Z Programs
- Undergraduate
- Graduate
- Academic Calendar
- Double Major & Minor Programs
- Erasmus
- Prospective Students
- Registration
- Re-Enrolment
- Fees
- Directorate of Registrar’s Office
- FAQ
- Accommodation
- Scholarships
- Lateral and Vertical Transfer
- Summer School
- Preparation
- Transportation