Course Name Code Semester T+U Hours Credit ECTS
Yapay Zeka BSM 310 6 3 + 0 3 5
Precondition Courses
Recommended Optional Courses
Course Language Türkçe
Course Level Lisans
Course Type Zorunlu
Course Coordinator Dr.Öğr.Üyesi İSMAİL ÖZTEL
Course Lecturers Dr.Öğr.Üyesi İSMAİL ÖZTEL,
Course Assistants

Arş. Gör. Ahmet Arslan

Course Category
Course Objective

İnsan beyninin öğrenme mekanizmasının modellenerek bilgisayarların tasarımı gün geçtikçe önem kazanmaktadır. Bu derste öğrenme teknikleri anlatılarak, zeki sistemlerin tasarımında gerekli bilgi ve becerilerin kazandırılması amaçlanmaktadır.

Course Content

Yapay zekaya giriş ve temel kavramlar, Problem çözümü, Arama metodları, Öğrenme, Yapay zeka metodları, Yapay Sinir ağları, uzman sistemler, bulanık mantık ,zeki etmenler ve uygulama alanları

# Course Learning Outcomes Teaching Methods Assessment Methods
1 Yapay zekanın temellerini kavramak Anlatım, Bireysel Çalışma, Sınav ,
2 Karşılaşılan problemlere uygun yapay zeka metodları ile çözüm üretme becerilerinin Anlatım, Grup Çalışması, Benzetim, Proje Temelli Öğrenme , Sözlü Sınav, Ödev, Proje / Tasarım,
3 yapay zekada kullanılan metodlar ve algoritmaları öğrenme ve kullanabilme, Anlatım, Alıştırma ve Uygulama, Örnek Olay, Bireysel Çalışma, Sınav , Ödev,
4 İnsan ve hayvan düşünme sistemine benzer program ve makine geliştirmenin temelleri öğrenmek, Anlatım, Alıştırma ve Uygulama, Bireysel Çalışma, Sınav ,
Week Course Topics Preliminary Preparation
1 Yapay Zekaya Giriş
2 Search algoritmaları
3 Search algoritmaları
4 Sezgisel Algorithmalar
5 Sezgisel Algorithmalar
6 Sezgisel Algoritmalar ve oyun programları
7 Uzman sistemler
8 Uzman sistemler
9 Yapay sinir ağları
10 Yapay sinir ağları
11 Zeki etmenler
12 Genetik algoritmalar
13 Yapay zeka uygulamaları
14 Öğrenci ödev sunumları
Resources
Course Notes <p>Yapay Zeka Ders Notu</p>
Course Resources

Stuart Russell, Peter Norvig ; Artificial Intelligence A Modern Approach , 2009
Vasif Nabiyev ; Yapay Zeka, 2016
Çetin Elmas; Yapay Zeka Uygulamaları, 2018

Order Program Outcomes Level of Contribution
1 2 3 4 5
1 Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi. X
2 Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. X
3 Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. X
4 Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. X
5 Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi.
6 Bilişim Teknolojilerinin yönetim, denetim, gelişim ve güvenliği/güvenilirliği hakkında bilgi sahibi olma ve farkındalık, X
7 Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi. X
8 Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi. X
9 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi. X
10 Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi. X
11 Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi. X
12 Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.
Evaluation System
Semester Studies Contribution Rate
1. Ödev 100
Total 100
1. Yıl İçinin Başarıya 40
1. Final 60
Total 100
ECTS - Workload Activity Quantity Time (Hours) Total Workload (Hours)
Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) 16 3 48
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) 16 3 48
Ara Sınav 1 8 8
Kısa Sınav 2 3 6
Ödev 2 8 16
Final 1 8 8
Total Workload 134
Total Workload / 25 (Hours) 5.36
dersAKTSKredisi 5