Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
Eğitimde Yapay Zeka Uygulamaları BTO4131 34300
ÖnkoşullarYok
YarıyılGüz
Dersin DiliTürkçe
Dersin SeviyesiLisans
Dersin TürüSeçmeli @ Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Lisans Programı
Ders KategorisiUzmanlık/Alan Dersleri
Dersin Veriliş ŞekliYüz yüze
Dersi Sunan Akademik BirimBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Bölümü
Dersin KoordinatörüSerhat B. Kert
Dersi Veren(ler)Serhat B. Kert
Asistan(lar)ıTuba Uğraş
Dersin AmacıBu dersin amacı, bilgisayar tabanlı öğretimde varılması istenen nihaî hedef olan zeki öğretim sistemlerinin tasarlanması ve geliştirilmesinde dikkate alınan temel unsurları kavramak ve zekî öğrenme sistemlerinin geliştirilmesi için kullanılan mantıksal programlama dillerini ve özelliklerini anlayarak kullanabilmektir.
Dersin İçeriğiZeka nedir? Yapay zekâ nedir? Bilgisayar - Yapay zekâ ve Zekâ ilişkisi, Yapay zekânın tarihçesi, Yapay zekâ testleri, Yapay zekânın uygulama alanları, Uzman sistemler, Uzman sistemlerin yapısı ve bileşenleri, Uzman sistemlerin çalışma prensibi, Uzman sistemlerin tasarımı, Uzman sistemlerin özellikleri, Uzman sistemlerin avantajları, Uzman sistemlerin sınırlılıkları, Uzman sistemlerin kullanım alanları, Uzman sistemlerin eğitimde kullanımı, Zeki öğrenme sistemleri. Mantıksal programlamada program geliştirme.
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
  • Yapay Zekâ Problemler, Yöntemler, Algoritma, Vasıf Nabiyev, Seçkin Yay.
  • Introduction to Artificial Inteligence, Eugene Charniak, Drew McDermott, Addison-Wesley Pub.
  • Bilgisayar Destekli Eğitimde Uygulamalar, Yavuz Akpınar, Anı Yay.
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. Yapay zeka kavramını ve ilgilendiği alanları açıklar.
  2. Uzman sistemlerin yapısı ve bileşenlerini söyler.
  3. Uzman sistemlerin özelliklerini açıklar.
  4. Uzman sistemlerin eğitimde kullanımı için gerekli tasarım öğelerini söyler.
  5. Zeki öğrenme sistemlerini ve bileşenlerini açıklar.
  6. Zeki öğrenme sistemleri için tasarım geliştirir.
  7. Mantıksal programlama dillerinin özelliklerini söyler.
  8. Bir mantıksal programlama dilini temel düzeyde kullanır.

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

HaftaKonularÖn Hazırlık
1Ders hakkında bilgi, hedeflerin ve ders öğretim programının tanıtılmasıNA
2* Zekâ - Zekâ testleri - Doğal zekânın özellikleri - Zekâ etmenleri NA
3* Yapay zekâ (YZ) - Doğal ve yapay zekâ ilişkisi - Geçmişten bugüne YZ NA
4* Yapay zekâ’nın hedefleri ve ilgili disiplinler - YZ’nın problemleriNA
5* Uzman Sistemler - Uzman sistemler ve bilgi tabanlı sistemler - US bileşenleri ve özellikleri NA
61. vizeNA
7* Uzman Sistemlerin Eğitimde Kullanılması - Kuramsal temeller - Zeki Öğrenme Sistemleri NA
8* Mantıksal Programlama - Mantıksal programlamanın özellikleri - Mantıksal programlama dilleri - 5. nesil bilgisayarlar NA
9* Prolog dili uygulamaları - 1NA
10* Prolog dili uygulamaları - 2Ödev 1
11* Prolog dili uygulamaları - 3Ödev 2
122. vizeNA
13* Prolog dili uygulamaları - 4Ödev 3
14* Uzman Sistemlerin Eğitimde Kullanılması (Uygulama örneği)Ödev 4
15Dersin genel değerlendirilmesi Prolog projesi
16Final sınavıNA

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım16
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ödev410
Sunum/Jüri
Projeler120
Seminer/Workshop
Ara Sınavlar230
Final140
Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı
Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı
TOPLAM100

AKTS İşyükü Tablosu

EtkinliklerSayıSüresi (Saat)Toplam İşyükü
Ders Saati163
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışması
Derse Özgü Staj
Ödev44
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Projeler160
Sunum / Seminer
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)22
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)13
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok