BILIŞIM GÜVENLIĞI TEKNOLOJISI
Önlisans TYYÇ: 5. Düzey QF-EHEA: Kısa Düzey EQF-LLL: 5. Düzey

Ders Genel Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu: IKU-Y-224
Ders İsmi: Yapay Zekaya Giriş
Ders Yarıyılı: 2. Yarıyıl / Bahar
Ders Kredileri:
Teorik Pratik Kredi AKTS
1 0 1 1
Öğretim Dili: TR
Ders Koşulu: Yok
Dersin Türü: Üniversite Seçmeli
Dersin Düzeyi:
Önlisans TYYÇ:5. Düzey QF-EHEA:Kısa Düzey EQF-LLL:5. Düzey
Dersi Veren(ler): Öğretim Görevlisi Tayfun ERDOĞAN

Dersin Amaç ve İçeriği

Dersin Amacı: Öğrencilere, başlangıç düzeyinde yapay zekanın ne olduğunu, yapay zeka ile neler yapılabileceğini (ve yapılamayacağını) ve yapay zeka yöntemlerinin uygulama alanlarının neler olduğunu öğretmek.
Dersin Hedefi: Bu ders, yapay zeka (YZ) alanında bir temel oluşturma amacıyla tasarlanmıştır. Ders, sembolik YZ, YZ kavramları terminolojisi ve uygulama alanlarını ele alır. Genel amaç, bu kavramların gizemini çözmek ve öğrencilere YZ'nin geçmişi, bugünü ve geleceği hakkında temel bir anlayış kazandırmaktır. Bu ders, teknik olmayan bir giriş niteliğindedir; yani programlama veya matematik alanında ön bilgi gerektirmez.
Dersin Veriliş Şekli: E-Öğrenme

Öğrenme Kazanımları

Bilgi (Kuramsal ve/veya olgusal bilgi olarak tanımlanmıştır.)
  1) Bu ders sonunda öğrenciler, Yapay Zeka, arttırılmış ve üretken zekanın ne olduğunu; yapay zeka ile ilgili kavram, terminoloji ve uygulamaların (makina öğrenmesini, derin öğrenme, sinir ağları, doğal dil işleme, büyük dil modelleri) neler ve ne şekilde olduklarını; yapay zekanın günlük hayat ve çeşitli sektörlerde nasıl kullanıldığını / kullanılabileceğini öğrenmiş olacaklardır.
Beceriler (Bilişsel ve/veya uygulama becerileri olarak tanımlanmıştır.)
Yetkinlikler (Bağımsız çalışabilme, sorumluluk alabilme, öğrenme, alana özgü, iletişim ve sosyal yetkinlikler olarak tanımlanmıştır.)

Ders Akış Planı

Hafta Konu
Ön Hazırlık Pekiştirme
1) Yapay Zekanın Tarihsel Gelişimi, Kategorileri
2) Yapay Zeka Ve Arttırılmış Zeka, Üretken Yapay Zeka Ve Kullanım Örnekleri
3) YZ Türleri, Günlük Yaşamda Yapay Zeka
4) Yapay Zeka Sohbet Robotları, Akıllı Asistanlar Ve Chatbotlar
5) Yapay Zekanın Farklı Endüstrilerdeki Uygulamaları
6) Yapay Zeka Kavramları, Terminolojisi Ve Uygulama Alanları: Makine Öğrenmesi
7) Yapay Zeka Kavramları, Terminolojisi Ve Uygulama Alanları: Derin Öğrenme
8) Yapay Zeka Kavramları, Terminolojisi Ve Uygulama Alanları: Sinir Ağları
9) Yapay Zeka Kavramları, Terminolojisi Ve Uygulama Alanları: Doğal Dil İşleme
10) Yapay Zeka Kavramları, Terminolojisi ve Uygulama Alanları, Konuşma ve Bilgisayar Görüntüsü
11) Yapay Zeka Kavramları, Terminolojisi Ve Uygulama Alanları: Büyük Dil Modelleri, Yapay Zekanın Günlük Yaşama Entegrasyonu
12) Yapay Zeka Kavramları, Terminolojisi Ve Uygulama Alanları: Bulut Bilişim, Edge Bilişim
13) Otonom Araçlar, Yapay Zeka Ajanları
14) Yapay Zeka Kavramları, Terminolojisi ve Uygulama Alanları, Nesnelerin İnterneti (IoT)
Diğer Kaynaklar: Introduction to Artificial Intelligence, Moumita Ghosh,Thirugnanam Arunachalam
AI Artificial Intelligence an Introduction,Leitner
Introduction to Artificial Intelligence,Min-Yuh Day, Ph.D, Professor
https://learning.edx.org/course/course-v1:IBM
https://campus.datacamp.com/courses/large-language-models-llms-concepts/introduction-to-large-language-models-llm?ex=1

Ders - Program Öğrenme Kazanım İlişkisi

Etkisi Yok 1 En Düşük 2 Orta 3 En Yüksek
       
Ders Öğrenme Kazanımları

1

Program Kazanımları
1) Bilgi güvenliği prensipleri ve yöntemleri hakkında derinlemesine bilgi sahibi olmak.
2) Siber güvenlik tehditleri ve saldırı türleri hakkında kapsamlı bilgiye sahip olmak.
3) Kriptografi teknikleri ve uygulamaları hakkında bilgi sahibi olmak.
4) Bilgi güvenliği yönetim sistemleri ve standartları konusunda bilgi sahibi olmak.
5) Güvenli yazılım geliştirme süreçleri ve yöntemleri hakkında bilgi sahibi olmak.
6) Bilgi güvenliği risklerini analiz edebilme ve değerlendirebilme becerisi.
7) Bilgisayar ağları ve iletişim protokolleri üzerine uygulamalı bilgiye sahip olma.
8) Güvenlik açıklarını tespit etme ve kapatma becerisi.
9) Bilgi güvenliği projelerinde bağımsız çalışabilme ve sorumluluk alabilme yeteneği.
10) Takım çalışması ve liderlik becerisi gösterme yeteneği.
11) Yeni teknolojilere ve güvenlik trendlerine adapte olabilme yeteneği.
12) Alanındaki bilimsel ve teknolojik gelişmeleri takip edebilme.
13) Teknik bilgiyi anlaşılır bir şekilde ifade edebilme ve sunabilme becerisi.
14) Yazılı ve sözlü iletişim yetenekleri.
15) İşbirliği ve takım çalışması becerisi.
16) Bilgi güvenliği ile ilgili yasal ve etik sorumlulukların bilincinde olma.
17) Bilgi güvenliği olaylarına müdahale ve kriz yönetimi becerisi.

Ders Öğretme, Öğrenme Yöntemleri

Soru-Cevap
Vaka Problemi Çözdürme/ Drama-Rol/ Vaka Yönetimi
Laboratuvar
Sayısal Problem Çözme
Alan çalışması
Grup Çalışması / Ödevi
Bireysel Ödev
WEB Tabanlı Öğrenme
Staj
Yerinde Uygulama
Proje Hazırlama
Rapor Yazma
Seminer
Süpervizyon
Sosyal Faaliyet
Mesleki Faaliyet
Mesleki Gezi
Uygulama (Modelleme, Tasarım, Maket, Simülasyon, Deney vs.)
Okuma
Tez Hazırlama
Arazi Çalışması
Öğrenci Kulüp ve Konseyi Faaliyetleri
Diğer
Logbook
Röportaj ve sözlü görüşme
Araştırma
Film izleme
Kaynakça oluşturma
Sözlü, yazılı ve görsel bilgi üretme
Fotoğraf çekimi
Eskiz çizimi
Harita üzerinde işaretleme
Harita okuma
Doku örneği alma
Malzeme arşivi oluşturma
Kendi fikrini ve çalışmalarını sunma ve sergileme

Değerlendirmeye Sistemi

Yarıyıl İçi Çalışmaları Aktivite Sayısı Katkı Payı
Devam % 0
Laboratuar % 0
Uygulama % 0
Uygulama Sınavı % 0
Küçük Sınavlar % 0
Ödev % 0
Sunum % 0
Projeler % 0
Derse Özgü Staj % 0
Alan Çalışması % 0
Makale Kritik % 0
Makale Yazma % 0
Modül Grup Çalışması % 0
Beyin Fırtınası % 0
Rol Oynama + Dramatize Etme % 0
Sınıf Dışı Ders Çalışma % 0
Ön Çalışma, Pekiştirme % 0
Uygulama Tekrarı vb. % 0
Ödevler (okuma, yazma, film izleme vs.) % 0
Proje Hazırlama + Sunma % 0
Rapor Hazırlama + Sunma % 0
Sunum / Seminer Hazırlama + Sunma % 0
Sözlü Sınav % 0
Ara Sınavlar 1 % 40
Final 1 % 60
Pratik Final % 0
Rapor Teslimi % 0
Bütünleme % 0
Bütünleme Pratik % 0
Kanaat Notu % 0
Kurul-Committee % 0
Yazma Ödev Dosyası % 0
Portfolyo % 0
Take-Home Sınav % 0
Seyir Defteri % 0
Katılım % 0
Tartışma % 0
Toplam % 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI % 40
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI % 60
Toplam % 100

İş Yükü ve AKTS Kredisi Hesaplaması

Aktiviteler Aktivite Sayısı İş Yükü
Ders Süresi 13 13
Laboratuvar
Uygulama
Uygulama Sınavı
Derse Özgü Staj
Alan Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışması
Makale Kritik
Makale Yazma
Modül Grup Çalışması
Beyin Fırtınası
Rol Oynama + Dramatize Etme
Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön Çalışma, Pekiştirme, Uygulama Tekrarı Vb.)
Ödevler (okuma, yazma, film izleme vs.)
Proje Hazırlama + Sunma
Rapor Hazırlama + Sunma
Sunum / Seminer Hazırlama + Sunma
Sözlü Sınav
Ara Sınavlara Hazırlanma 7 7
ARA SINAV (Vize) 1 1
Genel Sınava Hazırlanma 13 13
GENEL SINAV (Final) 1 1
Katılım
Tartışma
Portfolyo
Take-Home Sınav
Seyir Defteri
Toplam İş Yükü 35
AKTS (30 saat = 1 AKTS ) 1