Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi Bilgi Paketi
|
|||||
| Sınıf/Yarıyıl | 1 / Güz | ||||
| Ders Düzeyi | Yükseklisans | ||||
| Ders Türü | Seçmeli | ||||
| Bölümü | TURİZM TEKNOLOJİLERİ VE İNOVASYON (TEZLİ YÜKSEK LİSANS) | ||||
| Ön Koşul Dersleri | Yok | ||||
| Öğretim Sistemi | Örgün | ||||
| Ders Süresi | 14 Hafta | ||||
| Öğretim Elemanı | ŞEYHMUS AYDOĞDU (saydogdu@nevsehir.edu.tr) | ||||
| Diğer Öğretim Elemanı/Elemanları |
|||||
| Öğretim Dili | Türkçe | ||||
| Sınıf Dışı Uygulama/Staj | Yok | ||||
| Dersin Amacı | |||||
| Bu dersin amacı, yapay zekanın uygulama alanı olan makine öğrenmesi ile ilgili temel bilgi ve becerileri öğrencilere kazandırarak turizm alanındaki ilgili problemlerde makine öğrenmesi yöntemlerinin kullandırılmasını sağlamaktır. | |||||
| Ders Öğrenme Çıktıları (DÖÇ) | PÇ | ODY | |
| Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler: | |||
| DÖÇ-1 | Yapay zeka ve makine öğrenmesi ile ilgili temel kavramları açıklayabilir. |
PÇ-2 Büyük verilerin toplanması değerlendirilmesi ve karar süreçlerinde kullanılması için yenilikçi araştırma yöntemleri kullanabilir. PÇ-5 Turizm problemlerine yapay zekâ yaklaşımlarının uygulayabilir. PÇ-6 Turizm alanında uygulanan güncel teknolojileri ayırt edebilir ve en uygun olanını seçebilir. PÇ-7 Turizm alanındaki yenilik ve teknolojiye yönelik kavramları bilir |
Yazılı Sınav |
| DÖÇ-2 | Makine öğrenmesinde kullanılan yaklaşım ve yöntemleri bilir. |
PÇ-2 Büyük verilerin toplanması değerlendirilmesi ve karar süreçlerinde kullanılması için yenilikçi araştırma yöntemleri kullanabilir. PÇ-5 Turizm problemlerine yapay zekâ yaklaşımlarının uygulayabilir. PÇ-6 Turizm alanında uygulanan güncel teknolojileri ayırt edebilir ve en uygun olanını seçebilir. PÇ-7 Turizm alanındaki yenilik ve teknolojiye yönelik kavramları bilir |
Yazılı Sınav |
| DÖÇ-3 | Makine öğrenmesi yöntemlerini bir yazılım aracılığıyla uygulayabilir. |
PÇ-2 Büyük verilerin toplanması değerlendirilmesi ve karar süreçlerinde kullanılması için yenilikçi araştırma yöntemleri kullanabilir. PÇ-5 Turizm problemlerine yapay zekâ yaklaşımlarının uygulayabilir. PÇ-6 Turizm alanında uygulanan güncel teknolojileri ayırt edebilir ve en uygun olanını seçebilir. PÇ-7 Turizm alanındaki yenilik ve teknolojiye yönelik kavramları bilir PÇ-8 Turizm sektöründe fiyat belirleme, mevsimsel taleplerin tahmini, kişiselleştirilmiş öneriler konularında bilgi sahibi olur. |
Yazılı Sınav Dönem Ödevi - Proje |
| DÖÇ-4 | Büyük verilerdeki örüntüleri makine öğrenmesi teknikleri ile ortaya çıkararak yorumlayabilir. |
PÇ-2 Büyük verilerin toplanması değerlendirilmesi ve karar süreçlerinde kullanılması için yenilikçi araştırma yöntemleri kullanabilir. PÇ-5 Turizm problemlerine yapay zekâ yaklaşımlarının uygulayabilir. PÇ-6 Turizm alanında uygulanan güncel teknolojileri ayırt edebilir ve en uygun olanını seçebilir. PÇ-7 Turizm alanındaki yenilik ve teknolojiye yönelik kavramları bilir PÇ-10 Bilgi ve iletişim teknolojilerine ve göstergeli ölçümlere özel önem vererek turizm işletmesinde farklı yönetim araçlarının nasıl uygulanacağını bilir PÇ-15 Farklı disiplinlerde kullanılan araştırma yöntemlerini kullanarak problem çözme becerisi elde eder |
Yazılı Sınav Dönem Ödevi - Proje |
| DÖÇ-5 | Turizm sektöründeki bir problemin çözümüne yönelik makine öğrenmesi uygulamasını geliştirebilir. |
PÇ-2 Büyük verilerin toplanması değerlendirilmesi ve karar süreçlerinde kullanılması için yenilikçi araştırma yöntemleri kullanabilir. PÇ-5 Turizm problemlerine yapay zekâ yaklaşımlarının uygulayabilir. PÇ-6 Turizm alanında uygulanan güncel teknolojileri ayırt edebilir ve en uygun olanını seçebilir. PÇ-11 Turizm alanında inovasyon ve teknoloji ile ilgili projeleri başlatmak için girişimci ruhu kazanır ve inisiyatif alır. |
Yazılı Sınav Dönem Ödevi - Proje |
| PÇ: Bölüm program çıktıları ÖDY: Ölçme ve değerlendirme yöntemi |
|||
| Dersin İçeriği | ||
| Yapay zeka, makine öğrenmesi, gözetimli öğrenme, gözetimsiz öğrenme, yarı gözetimli öğrenme, güçlendirilmiş öğrenme, turizm alanındaki veri setleri, örnek problem durumları, makine öğrenmesi tekniklerinin turizmde uygulamaları | ||
| Haftalık Detaylı Ders İçeriği | ||
| Hafta | Detaylı İçerik | Öğretim Yöntem ve Teknikleri |
| 1 | Yapay zeka ve makine öğrenmesi ile ilgili temel kavramlar | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma |
| 2 | Makine öğrenmesinde kullanılan yaklaşım ve yöntemler | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma |
| 3 | Makine öğrenmesinde kullanılacak yazılım ve python programlama dili | Anlatım, Soru Cevap, Tartışma, Bireysel Çalışma Yöntemi |
| 4 | Python programlama uygulamaları | Anlatım, Soru Cevap, Tartışma, Bireysel Çalışma Yöntemi |
| 5 | Gözetimli öğrenme uygulamaları | Anlatım, Soru Cevap, Tartışma, Bireysel Çalışma Yöntemi |
| 6 | Gözetimli öğrenme uygulamaları | Anlatım, Soru Cevap, Tartışma, Bireysel Çalışma Yöntemi |
| 7 | Gözetimli öğrenme uygulamaları | Anlatım, Soru Cevap, Tartışma, Bireysel Çalışma Yöntemi |
| 8 | Ara Sınav | |
| 9 | Gözetimsiz öğrenme uygulamaları | Anlatım, Soru Cevap, Tartışma, Bireysel Çalışma Yöntemi |
| 10 | Gözetimsiz öğrenme uygulamaları | Anlatım, Soru Cevap, Tartışma, Bireysel Çalışma Yöntemi |
| 11 | Gözetimsiz öğrenme uygulamaları | Anlatım, Soru Cevap, Tartışma, Bireysel Çalışma Yöntemi |
| 12 | Yarı gözetimli öğrenme uygulamaları | Anlatım, Soru Cevap, Tartışma, Bireysel Çalışma Yöntemi |
| 13 | Yarı gözetimli öğrenme uygulamaları | Anlatım, Soru Cevap, Tartışma, Bireysel Çalışma Yöntemi |
| 14 | Turizm sektöründeki problemlerin çözümünde makine öğrenmesi uygulamaları | Anlatım, Soru Cevap, Tartışma, Bireysel Çalışma Yöntemi |
| 15 | Turizm sektöründeki problemlerin çözümünde makine öğrenmesi uygulamaları | Anlatım, Soru Cevap, Tartışma, Bireysel Çalışma Yöntemi |
| 16 | Final Sınavı | |
| Ders Kitabı / Yardımcı Kitap | ||
| 1 | Alpaydın, E. (2013). Yapay öğrenme. Boğaziçi Üniversitesi Yayınevi. | |
| 2 | Müller, A. C., & Guido, S. (2016). Introduction to machine learning with Python: a guide for data scientists. " O'Reilly Media, Inc.". | |
| 3 | Aydoğdu, Ş. (2020). Algoritma ve Programlama. Pegem Akademi: Ankara. | |
| 4 | Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2012). Data mining concepts and techniques third edition. University of Illinois at Urbana-Champaign Micheline Kamber Jian Pei Simon Fraser University. | |
| Ders Araç - Gereç ve Malzemeleri | ||
| Ders kitabı, dizüstü bilgisayar | ||
| Ölçme Yöntemi | |||
| Yöntem | Hafta | Süre (Saat) | Katkı(%) |
| Ara Sınav | 8 | 1 | 40 |
| Diğer Ölçme Yöntemleri | |||
| 1.Sözlü Sınav | |||
| 2.Kısa Sınav (Quiz) | |||
| 3.Laboratuvar Sınavı | |||
| 4.Sunum | |||
| 5.Rapor | |||
| 6.Seminer | |||
| 7.Performans Ödevi | |||
| 8.Dönem Ödevi | 16 | 1 | 30 |
| 9.Proje | |||
| Final Sınavı | 16 | 1 | 30 |
| Öğrenci İş Yükü | |||
| İşlem Adı | Haftalık Saat | Sayı | İş Yükü |
| Haftalık Ders Saati (Teorik+Uygulama) | 3 | 14 | 42 |
| Sınıf Dışı Çalışma | |||
| a) Okuma | 4 | 10 | 40 |
| b) İnternette/Kütüphanede Tarama | 0 | ||
| c) Performans Ödevi | 0 | ||
| d) Seminer/Sunum/Rapor Hazırlama | 0 | ||
| e) Dönem Ödevi/Proje Hazırlama | 4 | 11 | 44 |
| Sözlü Sınav | 0 | ||
| Kısa Sınav (Quiz) | 0 | ||
| Laboratuvar Sınavı | 0 | ||
| Ara Sınav İçin Hazırlık | 4 | 7 | 28 |
| Ara Sınav | 1 | 1 | 1 |
| Final Sınavı İçin Hazırlık | 4 | 7 | 28 |
| Final Sınavı | 1 | 1 | 1 |
| 0 | |||
| 0 | |||
| Toplam İş Yükü | 184 | ||