GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| 9029002272020 | YAPAY ZEKA-I | Ders | 2 | 3 | 2,00 |
Dersin Seviyesi
Önlisans
Dersin Sunulduğu Dil
Dersin Amacı
Yapay Zeka Temelleri ve Python ile kullanımı öğrenir
Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Berna YENİGÜN
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Yapay Zeka ile ilgili temel konuları öğrenir |
| 2 | Python pandas, numpy, matplotlib kutuphanelerini kullanabilir |
| 3 | Python NYP yapısına hakim olur ve veri setleri üzerinde çalışabilir |
Öğretim Sistemi
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Yok
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Yok
Dersin İçeriği
Python ile numpy, pandas, matplotlib kullanımı öğrenir
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Konular (Teorik) | Uygulama | Öğretim Yöntem ve Teknikleri | Ön Hazırlık |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Yapay Zeka ve kullanım alanları Anaconda kurulumu Spyder ve Jupyter Notebook Tanıtım | |||
| 2 | Python da değişkenler, hazır fonksiyonlar | |||
| 3 | Lambda fonksiyonu, list, tuple, dictionary, kullanımı | |||
| 4 | Class, ve constructor, class değişkenleri | |||
| 5 | Syntax hatası, try-except blokları | |||
| 6 | Numpy giriş, basit operasyonlar, index ve slice işlemleri | |||
| 7 | Shape munipulasyonu, Stacking diziler | |||
| 8 | Pandas a giriş, basit metodlar, indexing ve slicing | |||
| 9 | Pandas da filtreleme, list işlemleri, veri birleştirilmesi | |||
| 10 | Matplotlib ile verilerin görselleştirilmesi | |||
| 11 | Line Plot, Scatter Plot | |||
| 12 | Histogram, Bar Plot, Subplots | |||
| 13 | Örnek proje geliştirimesi | |||
| 14 | Örnek Proje değerlendirilmesi |
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
internet ve youtube kaynakarlı
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Adet | Değer |
| Final Sınavı | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 | |
Staj Durumu
Yok
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 3 | 3 |
| Final Sınavı | 1 | 3 | 3 |
| Derse Katılım | 14 | 2 | 28 |
| Bireysel Çalışma | 14 | 2 | 28 |
| Ödev Problemleri için Bireysel Çalışma | 1 | 1 | 1 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 1 | 3 | 3 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 1 | 3 | 3 |
| Ev Ödevi | 1 | 1 | 1 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 70 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | PÇ 11 | PÇ 12 | PÇ 13 | |
| ÖÇ 1 | 5 | 5 | 3 | ||||||||||
| ÖÇ 2 | 5 | 5 | 3 | 5 | |||||||||
| ÖÇ 3 | 5 | 5 | 3 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek