Bilişim Güvenliği Teknolojisi
Dersin Ayrıntıları
KTO KARATAY ÜNİVERSİTESİ
Ticaret ve Sanayi Meslek Yüksekokulu
Bilişim Güvenliği Teknolojisi Programı
Ders Bolognaları
Ticaret ve Sanayi Meslek Yüksekokulu
Bilişim Güvenliği Teknolojisi Programı
Ders Bolognaları
| Ders Kodu | Ders Adı | Yıl | Dönem | Yarıyıl | T+U+L | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 08121111 | Yapay Zekâ ve Uygulamaları | 1 | Bahar | 2 | 2+2+0 | 5 | 5 |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Düzeyi | Önlisans (TYYÇ: 5. Düzey / QF-EHEA: Kısa Düzey / EQF-LLL: 5. Düzey) |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Yöntem ve Teknikler | - |
| Dersin Veriliş Şekli | Yüz Yüze |
| Ön Koşullar | Dersin herhangi bir ön koşulu bulunmamaktadır. Tüm öğrencilere temel seviyeden başlanarak eğitim verilmektedir. |
| Dersin Koordinatörü | - |
| Dersi Veren(ler) | Öğr.Gör. Ayşe Merve BÜYÜKBAŞ |
| Yardımcı(lar) | - |
Dersin Öğretim Eleman(lar)ı
| Adı Soyadı | Oda No. | E-Posta Adresi | Dahili | Görüşme Saatleri |
|---|---|---|---|---|
| Öğr.Gör. Ayşe Merve BÜYÜKBAŞ | C-127 | [email protected] | 7436 | Çarşamba 10:00-12:00 |
Dersin İçeriği
Bu ders; Yapay zekâ nedir? tarihçesi ve temel kavramlar, Makine öğrenmesi temelleri: gözetimli ve gözetimsiz öğrenme, Derin öğrenme ve yapay sinir ağları, Evrişimli sinir ağları (CNN), Doğal dil işleme (NLP) ve transformer modelleri, Görüntü işleme ve bilgisayarlı görü, Büyük veri, hesaplama gücü ve AI sistemleri, Yapay zekâ ve uygulamaları, Özel alanlarda yapay zekâ (tıp, oyunlar vb.), Bulanık mantık, Evrimsel algoritmalar ve optimizasyon, Yapay zekânın faydaları ve riskleri, etik sorunlar ve kaygılar, yapay zekânın toplumsal etkisi ve seçilmiş konular ve uygulamalar üzerine öğrenci sunumlarını içermektedir.
Dersin Amacı
Bu dersin amacı, öğrencilere yapay zekâ kavramlarını, yöntemlerini ve uygulama alanlarını öğretmektir.
Dersin Alan Öğretimini Sağlamaya Yönelik Katkısı
| Temel Meslek Dersleri | |
| Uzmanlık / Alan Dersleri | |
| Destek Dersleri | X |
| Aktarılabilir Beceri Dersleri | |
| Beşeri, İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri |
Dersin Öğrenim Kazanımlarının Program Kazanımları ile Olan İlişkileri
| İlişki Düzeyleri | ||||
| En Düşük | Düşük | Orta | Yüksek | En Yüksek |
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| # | Program Yeterlilikleri | Düzey |
|---|---|---|
| P1 | Mesleği ile ilgili temel, güncel ve uygulamalı bilgilere sahip olur. | 5 |
| P3 | Mesleği için güncel gelişmeleri ve uygulamaları takip eder, etkin şekilde kullanır. | 4 |
| P4 | Mesleği ile ilgili bilişim teknolojilerini (yazılım, program, animasyon vb.) etkin kullanır. | 5 |
| P5 | Mesleki problemleri ve konuları bağımsız olarak analitik ve eleştirel bir yaklaşımla değerlendirme ve çözüm önerisini sunabilme becerisine sahiptir. | 3 |
| P6 | Bilgi ve beceriler düzeyinde düşüncelerini yazılı ve sözlü iletişim yolu ile etkin biçimde sunabilir, anlaşılır biçimde ifade eder. | 4 |
Dersin Öğrenim Kazanımları
| Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir: | |||
|---|---|---|---|
| No | Öğrenme Çıktıları | Prog. Yet. İlişkisi | Ölçme Yöntemi ** |
| Ö1 | Öğrenilen bilgileri uygulamalı örneklerle gösterir. | P.1.6 | 1,2,5 |
| Ö2 | Güncel yazılım araçlarını uygular. | P.3.2 | 6,7 |
| Ö3 | Mesleki yenilikleri meslektaşlarına aktarır. | P.3.5 | 5 |
| Ö4 | Algoritma geliştirmeyi bilir ve algoritmaya uygun veri yapısı oluşturur. | P.4.3 | 3,6,7 |
| Ö5 | Alternatif çözüm yollarını değerlendirir ve en uygun olanını seçer. | P.5.4 | 1,2,5 |
| Ö6 | Topluluk önünde kendinden emin bir şekilde konuşur ve sunum yapar. | P.6.2 | 2,5 |
| ** Yazılı Sınav: 1, Sözlü Sınav: 2, Ev Ödevi: 3, Lab./Sınav: 4, Seminer/Sunum: 5, Dönem Ödevi: 6, Uygulama: 7 | |||
Dersin Haftalık İçeriği
| Hafta | Konu |
|---|---|
| 1 | Yapay zekâ nedir? tarihçesi ve temel kavramlar |
| 2 | Makine öğrenmesi temelleri: gözetimli ve gözetimsiz öğrenme |
| 3 | Derin öğrenme ve yapay sinir ağları |
| 4 | Evrişimli sinir ağları (CNN) |
| 5 | Doğal dil işleme (NLP) ve transformer modelleri |
| 6 | Görüntü işleme ve bilgisayarlı görü |
| 7 | Büyük veri, hesaplama gücü ve AI sistemleri |
| 8 | Vize Sınavı |
| 9 | Yapay zekâ ve uygulamaları |
| 10 | Özel alanlarda yapay zekâ (tıp, oyunlar vb.) |
| 11 | Bulanık mantık |
| 12 | Evrimsel algoritmalar ve optimizasyon |
| 13 | Yapay zekânın faydaları ve riskleri, etik sorunlar ve kaygılar, yapay zekânın toplumsal etkisi |
| 14 | Seçilmiş konular ve uygulamalar üzerine öğrenci sunumları |
| 15 | Final Sınavı |
Ders Kitabı veya Malzemesi
| Kaynaklar | Dersin akademisyeninin paylaştığı notlar |
| 50 Soruda Yapay Zekâ, Cem Say Bilim ve Gelecek Kitaplığı |
Değerlendirme Yöntemi ve Geçme Kriterleri
| Yarıyıl Çalışmaları | Sayısı | Katkı (%) |
|---|---|---|
| Devam | - | - |
| Laboratuvar | - | - |
| Uygulama | - | - |
| Alan Çalışması | - | - |
| Derse Özgü Staj (Varsa) | - | - |
| Ödev | - | - |
| Sunum | - | - |
| Projeler | - | - |
| Seminer | - | - |
| Kısa sınav (Quiz) | - | - |
| Dinleme | - | - |
| Ara Sınavlar | 1 | 40 (%) |
| Yarıyıl Sonu Sınavı | 1 | 60 (%) |
| Toplam | 100 (%) | |
AKTS / Çalışma Yükü Tablosu
| Etkinlik | Sayı | Süre | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Hafta Sayısı ve Saati | 14 | 8 | 112 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön çalışma, Kütüphane, Pekiştirme) | 1 | 14 | 14 |
| Ara Sınav | 1 | 10 | 10 |
| Kısa Sınav | 0 | 0 | 0 |
| Ödev | 0 | 0 | 0 |
| Uygulama | 1 | 4 | 4 |
| Laboratuvar | 0 | 0 | 0 |
| Proje | 0 | 0 | 0 |
| Atölye | 0 | 0 | 0 |
| Sunum/Seminer Hazırlama | 0 | 0 | 0 |
| Alan Çalışması | 0 | 0 | 0 |
| Dönem Sonu Sınavı | 1 | 10 | 10 |
| Diğer | 0 | 0 | 0 |
| Toplam İş Yükü: | 150 | ||
| Toplam Yük / 30 | 5 | ||
| Dersin AKTS Kredisi: | 5 | ||
Ders - Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| İlişki Düzeyleri | ||||
| En Düşük | Düşük | Orta | Yüksek | En Yüksek |
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| # | Öğrenme Çıktıları | P1 | P3 | P4 | P5 | P6 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Ö1 | Öğrenilen bilgileri uygulamalı örneklerle gösterir. | - | - | - | - | - |
| Ö2 | Güncel yazılım araçlarını uygular. | - | - | - | - | - |
| Ö3 | Mesleki yenilikleri meslektaşlarına aktarır. | - | - | - | - | - |
| Ö4 | Algoritma geliştirmeyi bilir ve algoritmaya uygun veri yapısı oluşturur. | - | - | - | - | - |
| Ö5 | Alternatif çözüm yollarını değerlendirir ve en uygun olanını seçer. | - | - | - | - | - |
| Ö6 | Topluluk önünde kendinden emin bir şekilde konuşur ve sunum yapar. | - | - | - | - | - |