Eskişehir Teknik Üniversitesi Eskişehir Teknik Üniversitesi
  • Kurumsal
  • Akademik Programlar
  • Öğrenci İçin Bilgi
  • Türkçe
    • Türkçe Türkçe
    • İngilizce İngilizce
Program Hakkında Eğitim Amaçları Program Yeterlilikleri (Çıktıları) Dersler - AKTS Kredileri Alan Yeterlilikleri Ders - Prog. Yeterlilik İlişkileri Alan & Prog. Yeterlilik İlişkileri Ders - Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları İlişkisi
  • Fen Fakültesi
  • İş Analitiği Yandal Programı
  • Dersler - AKTS Kredileri
  • Büyük Veri ve Yapay Zeka
  • Tanıtım
  • Tanıtım
  • Öğrenme Çıktıları
  • Program Çıktılarına Katkısı
  • Öğrenme Çıktısının Program Çıktılarına Katkısı

Ders Bilgileri

Ders Kodu - Ders Adı YİŞA304 - Büyük Veri ve Yapay Zeka
Ders Türü Zorunlu Dersler
Ders Dili Türkçe
Teori + Uygulama 3+0
AKTS 5.5
Öğretim Elemanları DOÇENT UTKU ERDOĞAN
Dersin Veriliş Biçimi Yüz yüze
Dersin Önkoşulları Yok
Önerilen Dersler Bu dersi alacak öğrencilerin temel düzeyde Python programlama bilgisine sahip olması önerilir.
Okuma Listesi Fernando Iafrate. 2018. Artificial Intelligence and Big Data: The Birth of a New Intelligence (1st. ed.). Wiley-IEEE Press.
Değerlendirme 1 Arasınav, 1 Ödev, 1 final Sınavı
Staj & Uygulama Yok
Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları Sanayi, Yenilikçilik ve Altyapı

Ders İçeriği

Haftalar Konular
1. hafta Büyük Veri Tanımı, Büyük Veri Kaynakları
2. hafta Uygulamalarla büyük Veri Örnekleri: Lojistik-Üretim
3. hafta Uygulamalarla büyük Veri Örnekleri: Sağlık
4. hafta Python Kütüphaneleri: Pandas, Maplotlib,BeautifulSoup
5. hafta SQL, Python ile SQLite
6. hafta NoSQL,MongoDB, Hadoop
7. hafta Yapay Zeka Terminojisi, Makine Öğrenmesi
8. hafta Makine Öğrenmesi için bir Python kütüphanesi: Scipy
9. hafta Derin Öğrenme
10. hafta Derin Öğrenme için Python kütüphaneleri: Tensorflow-Keras-Pytorch
11. hafta Derin Öğrenme için Python kütüphaneleri: Tensorflow-Keras-Pytorch
12. hafta Yapay Zeka Projelerinde İş akışı
13. hafta Yapay Zeka Projelerinde Ekip Çalışması, Örnek Projelerin incelenmesi
14. hafta Yapay Zekanın toplumsal etkileri

Öğretim Yöntem ve Teknikleri

  • Öğretim Yöntemleri
  • Anlatım
  • Tartışma
  • Soru-Yanıt
  • Gösterme
  • Uygulama - Alıştırma
  • Sorun/Problem Çözme
  • Rapor Hazırlama ve/veya Sunma
  • Öğretim Yeterlilikleri
  • Üretken
  • Akılcı
  • Sorgulayan
  • Yaratıcı
  • Etik Kurallara Uyma
  • Toplumsal duyarlılık
  • Türkçeyi etkili kullanma
  • Bir yabancı dili etkili kullanma
  • Eleştirel düşünebilme
  • Soyut analiz ve sentez yapma
  • Problem çözme
  • Bilgiyi yönetme
  • Organize etme ve planlama
  • Disiplinlerarası projelerde çalışma

Ölçme ve Değerlendirme

Değerlendirme Yöntemi ve Geçme Kriterleri
Sayısı Yüzde (%)
Toplam (%) 0
  • Kurumsal
  • İsim ve Adres
  • Akademik Takvim
  • Yönetim Kadrosu
  • Kurum Hakkında
  • Akademik Programlar
  • Genel Kabul Şartları
  • Önceki Öğrenmenin Tanınması
  • Kayıt İşlemleri
  • AKTS Kredi Sistemi
  • Akademik Danışmanlık
  • Akademik Programlar
  • Doktora / Sanatta Yeterlik
  • Yüksek Lisans
  • Lisans
  • Önlisans
  • Açık ve Uzaktan Eğitim Sistemi
  • Öğrenci İçin Bilgi
  • Şehirde Yaşam
  • Konaklama
  • Beslenme Olanakları
  • Tıbbi Olanaklar
  • Engelli Öğrenci Olanakları ı
  • Sigorta
  • Maddi Destek
  • Öğrenci İşleri Daire Başkanlığı
  • Öğrenci İçin Bilgi
  • Öğrenim Olanakları
  • Uluslararası Programlar r
  • Değişim Öğrencileri için Pratik Bilgiler
  • Dil Kursları
  • Staj
  • Sosyal Yaşam ve Spor Olanakları
  • Öğrenci Kulüpleri