.png)
5. TEMA: YAPAY ZEKÂ
İÇERİK ÇERÇEVESİ: Yapay Zekâ Kullanım Alanları ve Alt Dalları
BTY.5.5.1. Yapay zekâ uygulamalarını sınıflandırabilme
a) Yapay zekâ uygulamalarını belirler.
b) Yapay zekâ uygulamalarının çalışma sistemi bileşenlerini ilişkilendirir.
ETKİNLİKLER:
YZ İLE İLGİLİ UYGULAMA YAPALIM:
1. Yapay zekayı Keşfetme Aracı:Quick, Draw! bu linke tıkla ve hızlı bir şekilde nesneler çiz.
2. Yapay Zekayı Eğitmek İçin:Google Teachable Machine için teachablemachine.withgoogle.com adresine gidin ve aşağıdaki proje örneklerinden size uygun olanı rehberdeki adımları takip ederek yapın.
(DİKKAT: Bu uygulama için bilgisayarınızda kamera olması gerekir.)
NOT: Verileri biz yükleyeceğiz. Sağlıklı mı abur cubur mu Veri setini indirmek için tıklayın.)
3. Yapay Zekayı Kodlamak İçin(Farklılaştırma uygulamak isteyenler için):Scratch + Machine Learning for Kids uygulaması:https://stretch3.champierre.com/ adresine gir ve rehberdeki adımları takip ederek yapay zeka uygulamanı yap.
Proje örneği 1: gülümseme.PDF rehberini indirmek için buraya tıkla
ÖĞRETMEN DERS NOTU:
2.dönem-1.Yapay Zekâ Kullanım Alanları ve Alt Dalları - İhsan Akarsu -Bilişim Teknolojileri
2.dönem-1.Yapay Zekâ Kullanım Alanları ve Alt Dalları - İhsan Akarsu -Bilişim Teknolojileri
ÖĞRENCİ DERS NOTU:
YZ NASIL ÖĞRENİR?
Bir bilgisayar, önüne koyduğun fotoğrafın bir elma mı yoksa bir armut mu olduğununasıl anlar? Bilgisayarların gözleri yoktur ama bizim onlara öğretebileceğimiz harika bir "öğrenme sistemleri" vardır.
YZ NASIL EĞİTİLİR?
Bu üç bileşen döngü şeklinde çalışır.
1. Girdi (Veri): Sisteme bilgi yüklenir.
2. Eğitim (Model): Algoritma bu bilgileri tarar, benzerlikleri bulur ve öğrenir.
3.Tahmin (Çıktı): Sistem yeni bir durumla karşılaştığında öğrendiklerini kullanır.
Geri Bildirim: Eğer tahmin yanlışsa, sisteme "Hayır, bu bir köpek" denir. Bu yeni bilgi sisteme yeni veri olarak girer ve model daha da güçlenir.
Tags
TYMM-5.Sınıflar-2.Dönem-20.Hafta- Yapay Zekâ Kullanım Alanları ve Alt Dalları Giriş(9-13 Şubat 2026)