Bu dersin amacı, öğrencilere yapay zekâ ve makine öğrenmesinin temel kavramlarını, yöntemlerini ve farklı uygulama alanlarını tanıtarak onların teknolojiyi etik ve etkin biçimde kullanabilme yetkinliklerini geliştirmektir. Ders, öğrencilerin kendi alanlarındaki sorunlara yapay zekâ perspektifinden yaklaşabilmelerini, disiplinler arası bakış açısı kazanmalarını ve gelecekteki mesleki yaşamlarında küresel ölçekte rekabetçi bir konuma ulaşmalarını hedeflemektedir.

Yapay zekânın tanımı, tarihsel gelişimi ve güncel eğilimler; Günlük yaşam ve mesleki bağlamda yapay zekâ farkındalığı; Temel kavramlar: algoritma, veri, model, öğrenme türleri; Makine öğrenmesine giriş; Veri toplama, işleme ve etik boyutları; Denetimli makine öğrenmesi ve yöntemleri; Denetimsiz makine öğrenmesi ve yöntemleri, Model geliştirme, değerlendirme ve uygulama süreci; Yapay zekâ uygulama alanları, Basit uygulama örnekleri ve vaka çalışmaları, Yapay zeka ve makine öğrenmesinde ileri konular

yüz yüze ders, ders materyalleri, görsel sunumlar, tartışmalar, ödevler, bireysel çalışma.

Kaynak Kitaplar: Ethem Alpaydın, Makine Öğrenmesine Giriş, dördüncü baskı, MIT Press, 2020. Data Mining: Concepts and Techniques – Jiawei Han, Micheline Kamber & Jian Pei, Morgan Kaufmann, 2011) Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents – David L. Poole & Alan K. Mackworth (Cambridge University Press, 2017) Diğer Kaynaklar: Ders notları ve uygulama örnekleri. İnternetteki çevrimiçi dersler ve ders materyalleri.