| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS | | İŞ173 | Yapay Zeka Uygulamaları | Seçmeli | 1 | 1 | 6 |
|
| Dersin Seviyesi |
| Yüksek Lisans |
| Dersin Amacı |
| Bu dersin amacı, yapay zeka teknikleri hakkında bilgi sahibi olmayan öğrencilerin özellikle finans ve ekonomi alanında lisansüstü çalışmalarında kullanabilecekleri teknikler hakkında bilgi sahibi olmalarını sağlamaktır. Öncelikle, seçilen yöntemler hakkında teorik bilgi sahibi olan öğrenciler yöntemleri veri setlerine uygulayabilecek ve elde ettikleri sonuçları yorumlayabileceklerdir. |
| Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri |
| Doç. Dr. Hakan PABUÇCU |
| Öğrenme Çıktıları |
| 1 | Yapay zeka teknikleri hakkında genel bilgi sahibi olur. | | 2 | Seçilen yapay zeka tekniklerinin çalışma prensibini öğrenir. | | 3 | Yapay zekanın sosyal bilimler alanındaki kullanım alanları ile ilgili çıkarımlarda bulunabilir. | | 4 | Seçilen tekniklerin matematiksel yapısını öğrenir. | | 5 | Analizler sonucu elde edilen bulguları yorumlayabilir |
|
| Öğrenim Türü |
| Birinci Öğretim |
| Dersin Ön Koşulu Olan Dersler |
| Yok |
| Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar |
| Yok |
| Dersin İçeriği |
| Akıl ve yapay zekâ, yapay sinir ağları, yapay sinir ağlarının oluşturulması, yapay sinir ağı mimarileri, öğrenme algoritmaları, son gelişmeler ve yeni yapay sinir ağı modelleri |
| Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği |
|
| 1 | Akıl ve yapay zeka | | | | 2 | Yapay sinir ağları giriş | | | | 3 | Yapay sinir ağlarının oluşturulması | | | | 4 | Yapay sinir ağlarının oluşturulması | | | | 5 | Yapay sinir ağı mimarileri | | | | 6 | Yapay sinir ağı mimarileri | | | | 7 | Ara sınav | | | | 8 | Sunumlar | | | | 9 | Öğrenme algoritmaları | | | | 10 | Öğrenme algoritmaları | | | | 11 | Öğrenme algoritmaları | | | | 12 | Recent developments and new neural network models | | | | 13 | Sunumlar | | | | 14 | Final Sınavı | | |
|
| Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar |
| Öztemel, E. (2003). Yapay sinir ağlari. PapatyaYayincilik.
Elmas, Ç. (2018). Yapay zeka uygulamaları., Seçkin yayıncılık.
Simon, H. (1999). Neural networks: a comprehensive foundation. Prentice hall. |
| Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları |
|
| Değerlendirme | |
| Ara Sınav | 1 | 100 | | TOPLAM | 100 | |
| Final Sınavı | 1 | 100 | | TOPLAM | 100 | | Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 | | Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 | | TOPLAM | 100 |
| | Dersin Sunulduğu Dil | | Türkçe | | Staj Durumu | | Yok |
|
| İş Yükü Hesaplaması |
|
| Ara Sınav | 1 | 1 | 1 |
| Final Sınavı | 1 | 2 | 2 |
| Derse Katılım | 14 | 3 | 42 |
| Uygulama/Pratik | 1 | 30 | 30 |
| Bireysel Çalışma | 1 | 30 | 30 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 1 | 30 | 30 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 1 | 30 | 30 |
| Performans | 1 | 20 | 20 |
|
| Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi |
| ÖÇ1 | 3 | 1 | 2 | 5 | 4 | 5 | | ÖÇ2 | 3 | 1 | 2 | 5 | 4 | 4 | | ÖÇ3 | 2 | 1 | 1 | 4 | 5 | 4 | | ÖÇ4 | 3 | 1 | 1 | 4 | 4 | 5 | | ÖÇ5 | 2 | 1 | 1 | 5 | 5 | 5 |
|
| * Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek |
 |
| |