| 1 | Yapay zekâ tarihçe ve gelişimi, Yapay zekâ ve Makine öğrenimi arasındaki farklılar | 1,2,3 |
| 2 | Makine öğreniminin temelleri, gözetimli ve gözetimsiz öğrenme, derin öğrenme | 1,2,3 |
| 3 | Temel istatistik kavramları, sınıflandırma, regresyon, kümeleme: Doğrusal regresyon, Yapay Sinir Ağları, En Yakın K Komşu Algoritması, K-Ortalama (K-Means) | 1,3 |
| 4 | Javascript kodlama | 4 |
| 5 | p5.js ve ml5.js kütüphaneleri ve örnekler | 5 |
| 6 | Ml5.js ile resim sınıflandırma | 2 |
| 7 | Ml5js ile ses ve metin sınıflandırma | 2 |
| 8 | Ml5js ile yapay sinir ağları sınıflandırma ve regresyon | 2 |
| 9 | Fen dersleri için ml5 resim sınıflandırmanın kullanımı | 2 |
| 10 | Fen eğitimi araştırmalarında ml5.js makine öğrenimi kütüphanesinin kullanılması | 2 |
| 11 | Makine öğretimine dayalı sınıf içi ve sınıf dışı etkinliklerin tasarımı | 2 |