GERİ DÖN

Ders Öğretim Planı


Dersin Kodu Dersin Adı Dersin Türü Yıl Yarıyıl AKTS
ISL769 SOSYAL BİLİMLERDE YAPAY ZEKA UYGULAMALARI Seçmeli Ders Grubu 3 6 5,00

Lisans


Türkçe


Bu dersin amacı, öğrencilere yapay zekânın temel ilkelerini ve çalışma mantığını tanıtmak, aynı zamanda Python programlama diliyle veri analizi ve yapay zekâ modellerini geliştirme becerisi kazandırmaktır. Öğrenciler, makine öğrenmesi, derin öğrenme ve doğal dil işleme gibi güncel yapay zekâ tekniklerini sosyal bilimler bağlamında uygulamalı olarak öğrenerek, bu teknolojileri toplumsal araştırmalarda ve işletme süreçlerinde nasıl kullanabileceklerini keşfedeceklerdir.


Dr. Öğr. Üyesi Yunus Emre AKDOĞAN


1 Yapay zekânın temel kavramlarını, tarihçesini ve sosyal bilimler ile sosyal bilimlerdeki uygulama alanlarını tanımlar.
2 Veri türlerini, veri kaynaklarını ve büyük veri kavramını açıklar.
3 Makine öğrenmesi algoritmalarını (kümeleme, regresyon, sınıflandırma) uygun veri setleri üzerinde kullanır.
4 Derin öğrenme algoritmalarını bilir ve örnek modeller geliştirir.
5 Doğal dil işleme yaklaşımlarını açıklar ve örnek modeller geliştirir.
6 Üretken yapay zekâ araçlarının işletme uygulamalarını değerlendirir.
7 Yapay zekâ sistemlerinin etik, sosyal ve hukuki boyutlarını tartışır.
8 Sosyal bilimler ve iktisadi-idari bilimlerdeki problemlere yönelik yapay zekâ temelli çözüm önerileri geliştirir.

Birinci Öğretim


Yok


Yok


Bu ders, sosyal bilimlerde yapay zekâ (YZ) alanına giriş niteliğinde olup, temel kavramlardan başlayarak veri türleri, Python programlama becerileri, makine öğrenmesi (ML), derin öğrenme, doğal dil işleme (NLP) ve üretken yapay zekâ uygulamalarını kapsamlı biçimde ele alır. Öğrenciler, sosyal bilimler bağlamında YZ çözümlerini analiz etme, etik değerlendirme yapma ve gerçek dünya problemlerine teknoloji temelli yaklaşımlar geliştirme becerisi kazanır.


Hafta Konular (Teorik) Öğretim Yöntem ve Teknikleri Ön Hazırlık
1 Sosyal Bilimlerde Yapay Zekâya Giriş Anlatım Kaynak Kitaplar ve Öğretim Elemanı Ders Notları
2 Sosyal Bilimlerde Veriden Büyük Veriye: Veri Türleri ve Kaynakları Anlatım Kaynak Kitaplar ve Öğretim Elemanı Ders Notları
3 Python Temelleri: Giriş ve Veri Yapıları Anlatım ve Problem Çözme Kaynak Kitaplar ve Öğretim Elemanı Ders Notları
4 Python Temelleri: Kontrol Yapıları ve Fonksiyonlar Anlatım ve Problem Çözme Kaynak Kitaplar ve Öğretim Elemanı Ders Notları
5 Python Temelleri: API Kullanımı, Web Scraping ve Veri Depolama için Veritabanları Anlatım ve Problem Çözme Kaynak Kitaplar ve Öğretim Elemanı Ders Notları
6 Makine Öğrenmesine Giriş Anlatım ve Problem Çözme Kaynak Kitaplar ve Öğretim Elemanı Ders Notları
7 Makine Öğrenmesinde Denetimli Öğrenme: Regresyon Anlatım ve Problem Çözme Kaynak Kitaplar ve Öğretim Elemanı Ders Notları
8 Makine Öğrenmesinde Denetimli Öğrenme: Sınıflandırma Anlatım ve Problem Çözme Kaynak Kitaplar ve Öğretim Elemanı Ders Notları
9 Makine Öğrenmesinde Denetimsiz Öğrenme: Kümeleme Anlatım ve problem Çözme Kaynak Kitaplar ve Öğretim Elemanı Ders Notları
10 Derin Öğrenme Algoritmaları Anlatım ve Problem Çözme Kaynak Kitaplar ve Öğretim Elemanı Ders Notları
11 Doğal Dil İşleme ve Metin Madenciliği Anlatım ve Problem Çözme Kaynak Kitaplar ve Öğretim Elemanı Ders Notları
12 Sosyal Bilimlerde Üretken Yapay Zekâ Uygulamaları Anlatım ve Problem Çözme Kaynak Kitaplar ve Öğretim Elemanı Ders Notları
13 Yapay Zekâ Etiği Anlatım Kaynak Kitaplar ve Öğretim Elemanı Ders Notları
14 Yapay zekâ çözümlerini sosyal bilimlere özgü problem alanlarına uygulama Anlatım ve problem Çözme Kaynak Kitaplar ve Öğretim Elemanı Ders Notları

Nils J. Nilsson, Yapay Zekâ-Geçmişi ve Geleceği, Boğaziçi Üniversitesi Yayınevi, 2018. Nielsen, Michael, Neural Networks and Deep Learning, Determination Press, 2015. VanderPlas, Jake, Python Data Science Handbook, O'Reilly Media, 2016.



Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri Adet Değer
Ara Sınav 1 60
Quiz 1 20
Ev Ödevi 2 20
Toplam 100
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri Adet Değer
Final Sınavı 1 100
Toplam 100
Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri 50
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri 50

Yok


Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Ara Sınav 1 1 1
Final Sınavı 1 1 1
Quiz 2 1 2
Derse Katılım 14 3 42
Bireysel Çalışma 12 2 24
Ödev Problemleri için Bireysel Çalışma 2 3 6
Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma 1 12 12
Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma 1 15 15
Quiz için Bireysel Çalışma 2 5 10
Ev Ödevi 2 1 2
Toplam İş Yükü (saat) 115

PÇ 1 PÇ 2 PÇ 3 PÇ 4 PÇ 5 PÇ 6 PÇ 7 PÇ 8 PÇ 9 PÇ 10 PÇ 11 PÇ 12 PÇ 13 PÇ 14
ÖÇ 1 5 2 2 5 4 1 5 5
ÖÇ 2 5 2 2 5 4 1 5 5
ÖÇ 3 5 2 2 5 4 1 5 5
ÖÇ 4 5 2 2 5 4 1 5 5
ÖÇ 5 5 2 2 5 4 1 5 5
ÖÇ 6 5 2 2 5 4 1 5 5
ÖÇ 7 5 2 2 5 4 1 5 5 5
ÖÇ 8 5 2 2 5 4 1 5 5
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek