Yapay Zeka (AI) dersi, öğrencilere akıllı sistemler ve algoritmalar geliştirme becerilerini kazandırmayı amaçlayan bir derstir. Bu ders, yapay zeka kavramlarını, tekniklerini ve uygulamalarını öğretir. Öğrenciler, AI'nın temel ilkelerini öğrenir ve bu bilgileri gerçek dünya problemlerine uygulama yetenekleri geliştirir. Yapay Zeka dersi genellikle şu konuları içerir:

### 1. Yapay Zeka Temelleri:
- **AI Tarihi ve Gelişimi:**
  - Yapay zekanın tarihsel gelişimi ve önemli dönüm noktaları.
  - Yapay zeka türleri: dar AI, genel AI ve süper AI.
- **AI Kavramları:**
  - Akıllı ajanlar ve çevreleri.
  - Problem çözme ve arama algoritmaları.
  - Bilgi temsil ve mantık.

### 2. Makine Öğrenmesi:
- **Makine Öğrenmesi Temelleri:**
  - Denetimli öğrenme (supervised learning), denetimsiz öğrenme (unsupervised learning) ve pekiştirmeli öğrenme (reinforcement learning).
  - Doğrusal regresyon, lojistik regresyon ve sınıflandırma algoritmaları.
- **Algoritmalar ve Teknikler:**
  - Karar ağaçları, k-en yakın komşu (k-NN), destek vektör makineleri (SVM).
  - Kümeleme algoritmaları: k-means, hiyerarşik kümeleme.
  - Derin öğrenme ve yapay sinir ağları (ANN).
- **Model Değerlendirme ve İyileştirme:**
  - Model doğruluğu, hassasiyet, geri çağırma ve F1 skoru.
  - Çapraz doğrulama ve hiperparametre optimizasyonu.

### 3. Derin Öğrenme:
- **Sinir Ağları ve Yapıları:**
  - Yapay sinir ağları, ileri beslemeli sinir ağları (feedforward neural networks).
  - Derin sinir ağları, konvolüsyonel sinir ağları (CNN) ve tekrarlayan sinir ağları (RNN).
- **Derin Öğrenme Uygulamaları:**
  - Görüntü tanıma, nesne algılama.
  - Doğal dil işleme (NLP) ve dil modelleme.
  - Oyun oynama ve pekiştirmeli öğrenme.
- **Derin Öğrenme Çerçeveleri:**
  - TensorFlow, PyTorch ve Keras gibi popüler derin öğrenme kütüphaneleri.

### 4. Doğal Dil İşleme (NLP):
- **NLP Temelleri:**
  - Metin ön işleme, tokenizasyon ve metin vektörleştirme.
  - Dil modelleri ve metin sınıflandırma.
- **Gelişmiş NLP Teknikleri:**
  - Sentiment analizi, ad entity recognition (NER).
  - Dil çevirisi ve özetleme.
  - Transformer modelleri ve BERT, GPT gibi modern NLP yaklaşımları.

### 5. Robotik ve Otonom Sistemler:
- **Robotik Temelleri:**
  - Robot algısı, hareket ve kontrol.
  - Robotik yazılım ve donanım bileşenleri.
- **Otonom Sistemler ve Uygulamaları:**
  - Otonom araçlar, drone teknolojisi.
  - Endüstriyel robotlar ve servis robotları.

### 6. AI Uygulamaları ve Etik:
- **AI Uygulama Alanları:**
  - Sağlık, finans, eğitim, tarım ve diğer endüstrilerde AI uygulamaları.
  - Akıllı şehirler, IoT ve büyük veri analizinde AI.
- **AI Etik ve Toplumsal Etkiler:**
  - AI ve iş gücü piyasası, gizlilik ve güvenlik.
  - AI'nın etik sorunları ve sorumlu AI geliştirme.

### Eğitim Metodları:
1. **Teorik Dersler:**
   - Yapay zeka kavramlarının ve tekniklerinin teorik olarak işlenmesi.
   - Algoritmaların ve modellerin açıklanması.
2. **Uygulamalı Çalışmalar:**
   - Python ve diğer programlama dilleri ile AI projeleri geliştirme.
   - Makine öğrenmesi ve derin öğrenme modelleri oluşturma ve eğitme.
3. **Proje ve Ödevler:**
   - Gerçek dünya AI projeleri üzerinde çalışma.
   - Bireysel ve grup projeleri.
4. **Atölye ve Workshoplar:**
   - Profesyonel AI uzmanlarından atölye çalışmaları.
   - Yeni AI teknolojileri ve trendler üzerine seminerler.

### Sosyal ve Kültürel Katkılar:
- Öğrencilerin analitik düşünme ve problem çözme becerilerini geliştirir.
- Dijital okuryazarlığı artırır ve modern iş dünyasında gerekli olan teknik becerileri kazandırır.
- Etik farkındalığı ve sorumlu AI geliştirme bilincini güçlendirir.

Yapay Zeka dersi, öğrencilerin hem teknik bilgi hem de analitik düşünme becerileri kazanmalarına yardımcı olur. Bu ders, öğrencilere modern AI teknolojilerini kullanarak gerçek dünya problemlerine çözümler üretme yeteneklerini kazandırır ve onları AI alanında kariyer yapmaya hazırlar.