of0
Export
ISPARTA UYGULAMALI BİLİMLER ÜNİVERSİTESİ
PROGRAM DERS BİLGİ PAKETİ
DERS İÇERİĞİ
Bölüm
Teknik Bilimler Meslek Yüksekokulu Bilgisayar Programcılığı
DERS BİLGİLERİ(Revizyon Tarihi:05.06.2026 09:17:00)
Ders Kodu
Ders Adı
Kredi Teorik+ Uygulama (Saat)
Kredi Toplam
AKTS
Yarı Yılı
BPR-3213
Yapay Zeka
4,0
3,0
5,0
3. Yarıyıl
Dersin Dili
Türkçe
Ders Düzeyi
ÖNLİSANS TYYÇ:5.DÜZEY EQF-LLL:5.DÜZEY QF-EHEA:KISA DÜZEY
Dersin Türü
Zorunlu
Dersi Verenler
Doç. Dr. Halit Çetiner
Dersin Yardımcıları
-
Ofis Yeri
Teknik Bilimler MYO A Blok
E-Posta
halitcetiner@isparta.edu.tr
Ofis Görüşme Saatleri
Pazartesi- 08:30-12:00
İş Telefonu
0 246 214 6935
Dersin Amacı/Hedefleri
Yapay zeka yöntemleri ile evrişimsel ve transfer öğrenme tabanlı model oluşturma. Mantıksal programlamayı anlama ve geliştirme. Örüntü tanıma uygulamalarını gerçekleştirebilme.
Dersin İçeriği
Yapay zeka, uzman sistemler, mantıksal ve doğal dil programlama, karar destek sistemleri.
Önkoşul Dersleri
 
Dersi İşleyiş Yöntemi
Yüz Yüze
DERSİN KATEGORİSİ
Dersin Kategorisi (Genel)
Katkı Düzeyi (%)
Temel/Alana Özgü Mesleki Ders
60
Uzmanlık/Program Dersi
0
Matematik ve temel bilimler
0
Genel Eğitim
0
Destek Dersi
0
Beceri, İletişim ve Yönetim Becerileri Dersi
20
Aktarılabilir Beceri Dersi
20
DERSİN KAZANIMLARI(Revizyon Tarihi:08.01.2025 16:06:00)
DK1
Birinci kazanım, yapay zekanın temellerinin öğretilmesidir.
DK2
İkinci kazanım yapay zeka kütüphanelerinin kurulmasıdır.
DK3
Üçüncü kazanım yapay zeka kütüphanelerinin tanıtılmasıdır.
DK4
Dördüncü kazanım, farklı problemlerin çözümü için yapay zeka yöntemlerini kullanabilmeyi kazandırmaktır.
DK5
Beşinci kazanım, yapay zeka ilgili model çıktılarının görselleştirilmesi ve değerlendirilmesidir.
DK6
Altıncı kazanımda, CNN tabanlı derin öğrenme mimarileri kullanılarak model oluşturulmasının sağlanmasıdır.
DK7
Yedinci kazanımda, transfer tabanlı derin öğrenme mimarileri kullanılarak model oluşturulmasının sağlanmasıdır.