Yapay Zeka Eğitimi

YAPAY ZEKÂ VE UYGULAMALARI KURS PLANI

Kurs eğitmeni:

Doç. Dr. Hüseyin ÇAKIR (Gazi Üniversitesi)

Eğitim Günü : Salı ve Cumartesi (Haftada İki Gün)

Başlangıç Tarihi : 2 Mayıs 2023 Salı

Saati : Salı 17:30 - 20:30 / Cumartesi 09:00-12:00
 

Kursun Amacı
Gelişen teknolojik gelişmeler çerçevesinde Yapay zeka teknolojisi hakkında dünyada ve Türkiye'de tartışılan, son yıllarda önemi artan ve merak duyulan bir konu haline gelmiştir. Peki, yapay zeka nedir? Yapay zeka; bir bilgisayarın ya da bilgisayar denetimli bir makinenin, genellikle insana özgün nitelikler olduğu varsayılan Akıl Yürütme, Anlam Çıkartma, Genelleme, Geçmiş Deneyimlerden Öğrenmesi gibi yüksek zihinsel süreçlere ilişkin görevleri yerine getirme yeteneği olarak tanımlanmaktadır.
Yapay zekâ neredeyse her şeyi daha iyi, daha hızlı ve daha ucuza yapmamıza yardımcı olmakta ve eğitim, ulaşım, sağlık, turizm, perakende, tarım, finans, satış ve pazarlama gibi sektörleri derinden etkilemektedir. Yapay zekâ, makinelere ve robotlara, insanların zor, sıkıcı veya tehlikeli bulduğu görevleri gerçekleştirmesine izin vermektedir.
Yapay Zekâ Ve Uygulamaları kursu; Kuramsal bilgiden, uygulamalara, Makine öğrenmesinden robotlara, Yapay sinir ağlarından Uzman sistemlere ve Python programlama dilini kullanmaya kadar birçok konuda toplam 24 başlık altında verilecektir.

Kurs Genel Kazanımları
Kurs sonunda kursu bitiren öğrencilerden beklenen ana kazanımlar aşağıda belirtilmiştir.

• Yapay Zeka tanımını bilir ve uygulayabilir.
• Yapay Zekanın alt alanlarını bilir ve uygulayabilir.
•  Öğrenciler Yapay Zekâ kavramını açıklayabilir.
• Öğrenciler Yapay Zekâ projeleri geliştirebilir.

GENEL KURS KAZANIMLARI VE PROGRAMI

Kazanımlar ve Açıklamaları
1. Ünite 

• Yapay Zekâ Teknolojileri açıklayabilir.

2. Ünite

• Yapay Zekâ Ve Sezgisel Optimizasyon Teknikleri açıklayabilir.

3. Ünite

• Bulanık Mantığı açıklayabilir.
• Bulanık Sistemi bilir

4. Ünite

• Nlp (Naturel Language Processing) Doğal Dil İşleme açıklayabilir.
• Doğal Dil İşleme Kullanım Alanlarını bilir
• Nlp Algoritmaları açıklayabilir.

5. Ünite

• Uzman Sistemleri açıklayabilir.
• Uzman Sistemlerin Uygulama Alanlarını bilir

6. Ünite

• Yapay Sinir Ağları açıklayabilir.
• Biyolojik Sinir Hücresini bilir

7. Ünite

• Makine Öğrenmesini açıklayabilir.
• Makine Öğrenmesi Türlerini bilir

8. Ünite

• Derin Öğrenmeyi açıklayabilir.
• Derin Öğrenmenin Tarihini bilir
• Derin Öğrenme Algoritmalarını açıklayabilir.

9. Ünite

• Görüntü Ve Ses İşlemeyi açıklayabilir.
• Görüntü İşleme Ve Yapay Zekâyı bilir

10. Ünite

• Konuşma Tanıma açıklayabilir.
• Konuşma Tanıma Ve Örnek Uygulamalarını yapar 
• Konuşma Tanıma Sistemlerini açıklayabilir.

11. Ünite

• Görüntü Analizi açıklayabilir.

12. Ünite

• Biyometrik Sistemleri açıklayabilir.
• Biyometrik Sistem Türleri açıklayabilir.

13. Ünite

• Veri Madenciliği Ve Uygulamalarını açıklayabilir.
• Veri Ve Büyük Veri Kavramını bilir

14. Ünite

• Karar Ve Karar Destek Sistemi açıklayabilir.
• Karar Destek Sisteminin Özelliklerini bilir
• Karar Destek Sistemi Türlerini bilir 

15. Ünite

• Sosyal Ağ Analizi açıklayabilir.
• Sosyal Ağ Görselleştirme Ve Analizini bilir

16. Ünite

• Robot Ve Robotik Kavramı açıklayabilir.
• Robotların Tarihsel Gelişimini bilir
• Robot Türleri açıklayabilir.

17. Ünite

• Yapay Zekâ Ve Hukukun ne olduğunu bilir

18. Ünite

• Standardizasyon açıklayabilir.
• Yapay Zekâ Konusunda Standardizasyon Çalışmaları bilir

19. Ünite

• Yapay Zekâ Uygulama Alanları açıklayabilir.

20. Ünite

• Eğitimde Yapay Zekâ Uygulamaları açıklayabilir.

21. Ünite

• Sağlık Ve Tıpta Yapay Zekâ Kullanımının Tarihsel Gelişimini bilir

22. Ünite

• Yapay Zekâda Kullanılan Dilleri açıklayabilir.

23. Ünite

• Python Programlama Dilini açıklayabilir.
• Python’un Özelliklerini bilir ve kullanır.
• Python Kurulumu bilir ve kullanır.
• Python’da Temel Fonksiyonlar bilir ve kullanır. 
• Standart Kütüphaneleri bilir ve kullanır.

24. Ünite

• Mblock Kod Bloklarını bilir ve kullanır.
• Yapay Zekâ Uygulamaları Ve Örnekler bilir ve kullanır.