TÜRKÇE
ENGLISH
Information
| Unit | |
| Code | SD0700 |
| Name | Artificial Intelligence Technologies and Applications |
| Term | 2025-2026 Academic Year |
| Term | Fall and Spring |
| Duration (T+A) | 2-0 (T-A) (17 Week) |
| ECTS | 3 ECTS |
| National Credit | 2 National Credit |
| Teaching Language | Türkçe |
| Level | Üniversite Dersi |
| Label | UCC University Common Course |
| Mode of study | Yüz Yüze Öğretim |
| Catalog Information Coordinator | Öğr. Gör. MURAT KARA |
| Course Instructor |
The current term course schedule has not been prepared yet.
|
Course Goal / Objective
Artificial Intelligence Technologies and Applications
Course Content
Artificial Intelligence Technologies and Applications
Course Precondition
Resources
It can be accessed online from the course website.
Notes
It is given in class.
Course Learning Outcomes
| Order | Course Learning Outcomes |
|---|---|
| LO01 | Recognizes and explains Artificial Intelligence. |
| LO02 | Recognizes Artificial Intelligence Types. |
| LO03 | Recognizes Major Language Models. |
| LO04 | Uses LLM Types according to their areas of use. |
| LO05 | Uses Natural Language Processing Applications. |
| LO06 | Recognizes Artificial Intelligence Agents. |
| LO07 | Creates Artificial Intelligence Agents with n8n. |
| LO08 | Uses Prompt Techniques. |
Week Plan
| Week | Topic | Preparation | Methods |
|---|---|---|---|
| 1 | Introduction to AI: Definitions, History, and Basic Concepts | Literature review | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 2 | Types of AI: Narrow, General, and Generative AI | Reading material | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 3 | Large Language Models (LLMs): Definition, Structure, and Training Processes | Reading material | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösteri |
| 4 | Types and Examples of LLMs: ChatGPT, Gemini, Claude, LLaMA, DeepSeek, etc. | Reading material | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösterip Yaptırma |
| 5 | Areas of Use and Features of LLMs | Reading material | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösterip Yaptırma |
| 6 | Fundamentals of Machine Learning and Deep Learning | Reading material | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösteri |
| 7 | Natural Language Processing (NLP) and Its Applications | Reading material | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösterip Yaptırma |
| 8 | Mid-Term Exam | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
|
| 9 | AI Agents: Definition and Types | Reading material | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösterip Yaptırma |
| 10 | Creating and Automating AI Agents with n8n | Reading material | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösterip Yaptırma |
| 11 | Prompt Engineering and Effective Usage Techniques | Reading material | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösterip Yaptırma |
| 12 | AI Project Development Process: Data Collection, Modeling, and Evaluation | Reading material | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösterip Yaptırma |
| 13 | AI Ethics, Security, and Societal Impacts | Reading material | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösteri, Tartışma |
| 14 | Student Project Presentations and Evaluation | Evaluation | Ölçme Yöntemleri: Performans Değerlendirmesi |
| 15 | General Review and Future Outlook | Reading material | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösteri, Tartışma |
| 16 | Term Exams | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav, Performans Değerlendirmesi |
|
| 17 | Term Exams | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav, Performans Değerlendirmesi |
Student Workload - ECTS
| Works | Number | Time (Hour) | Workload (Hour) |
|---|---|---|---|
| Course Related Works | |||
| Class Time (Exam weeks are excluded) | 14 | 2 | 28 |
| Out of Class Study (Preliminary Work, Practice) | 14 | 2 | 28 |
| Assesment Related Works | |||
| Homeworks, Projects, Others | 0 | 0 | 0 |
| Mid-term Exams (Written, Oral, etc.) | 1 | 8 | 8 |
| Final Exam | 1 | 16 | 16 |
| Total Workload (Hour) | 80 | ||
| Total Workload / 25 (h) | 3,20 | ||
| ECTS | 3 ECTS | ||