| Akademik Birim: |
Yönetim Bilişim Sistemleri |
| Öğrenim Türü: |
Örgün Eğitim |
| Ön Koşullar |
- |
| Öğrenim Dili: |
İngilizce |
| Dersin Düzeyi: |
Lisans |
| Dersin Koordinatörü: |
- - |
| Dersin Amacı: |
Yapay Zeka ve uygulamalarının doğası ve özellikleri hakkında MIS bağlamında temel bir anlayış sağlamak, Yapay Zeka ve Uygulamaları için kullanılan kavramları, yöntemleri ve teknolojileri açıklamak. |
| Dersin İçeriği: |
Veri Okuryazarlığı ve AI ile analitik türler, organizasyonlar ve toplum için AI kullanım örnekleri, xAI, AI destekli karar desteğinde excel tabloların kullanımı, AI Gizliliği, Etiği ve Güvenliği, Zaman serileri için veri işleme süreci, AI'da Optimizasyon Uygulamaları ve Yaklaşımları, Makine Öğrenmesinin Matematiği, Yapay Sinir Ağlarına Giriş, Metin madenciliği ve yapay zeka, Yapay zekada dil modelleri ve kelime semantiği, Sosyal medya ve ağlarda ortaya çıkan yapay zeka uygulamaları |
| Dersin Öğrenme Çıktıları (ÖÇ): |
- 1- Yapay Zeka kavramlarını ve okuryazarlığını anlamak
- 2- Yapay Zekanın altında yatan yaklaşımlar, yöntemler ve araçlar hakkında bilgi sahibi olmak
- 3- Yönetim Bilişim Sistemleri bağlamında Yapay Zekanın etkilerini ve evrimini anlamak
- 4- Yapay Zekanın çağdaş araçları ve uygulamaları hakkında bilgi sahibi olmak
|
| Dersin Öğrenme Yöntem ve Teknikleri |
Sınıf dersleri, ödevler ve final sınavı |
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
| 1 |
Derse Giriş, Eğitmenler ve MIS Perspektifinden Yapay Zeka'ya Temel Yaklaşımlar: Toplum, Zeka, Teknolojiler |
Ders notları ve Learn^den verilen ilgili konuyu okuma |
| 2 |
AI Veri Okuryazarlığına Giriş |
Ders notları ve Learn^den verilen ilgili konuyu okuma |
| 3 |
AI ile Analitik Sorular, Prompt Mühendisliği |
Ders notları ve Learn^den verilen ilgili konuyu okuma |
| 4 |
Yapay Zekada Zaman serisi analizi |
Ders notları ve Learn^den verilen ilgili konuyu okuma |
| 5 |
Zaman serisi için veri işleme hattı |
Ders notları ve Learn^den verilen ilgili konuyu okuma |
| 6 |
Yapay Zeka'da Optimizasyon Yaklaşımları |
Ders notları ve Learn^den verilen ilgili konuyu okuma |
| 7 |
Yapay Zeka'da Optimizasyonun Uygulamaları |
Ders notları ve Learn^den verilen ilgili konuyu okuma |
| 8 |
Makine Öğrenmesinin Matematiği |
Ders notları ve Learn^den verilen ilgili konuyu okuma |
| 9 |
Yapay Sinir Ağlarına Giriş |
Ders notları ve Learn^den verilen ilgili konuyu okuma |
| 10 |
Metin madenciliği ve yapay zeka |
Ders notları ve Learn^den verilen ilgili konuyu okuma |
| 11 |
Dil modelleri, Kelime semantiği ve ilişkileri |
Ders notları ve Learn^den verilen ilgili konuyu okuma |
| 12 |
Yapay Zeka Etiği, Gizlilik |
Ders notları ve Learn^den verilen ilgili konuyu okuma |
| 13 |
Yapay Zeka Ortaya Çıkan Uygulamalar, Güvenlik, Metaverse, Etik |
Ders notları ve Learn^den verilen ilgili konuyu okuma |
| 14 |
Sosyal medya ve ağlarda ortaya çıkan yapay zeka uygulamaları |
Ders notları ve Learn^den verilen ilgili konuyu okuma |
Kadir Has Üniversitesi'nde bir dönem 14 haftadır, 15. ve 16. hafta sınav haftalarıdır.
