| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Yapay Zeka | ISE 444 | 8 | 3 + 0 | 3 | 5 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Dr.Öğr.Üyesi SÜMEYYE KAYNAK |
| Dersi Verenler | Dr.Öğr.Üyesi SÜMEYYE KAYNAK, |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Kategorisi | Alanına Uygun Öğretim |
| Dersin Amacı | 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 |
| Dersin İçeriği | 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 |
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|---|---|---|
| 1 | Yapay Zekanın genel yapısını kavramak | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Örnek Olay, | Sınav, Proje / Tasarım, |
| 2 | Yapay Sinir Ağlarını kavramak | Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Örnek Olay, Bireysel Çalışma, | Sınav, Ödev, Proje / Tasarım, |
| 3 | Uzman Sistemleri kavramak | Anlatım, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Örnek Olay, Bireysel Çalışma, | Sınav, Ödev, Proje / Tasarım, |
| 4 | Genetik Algoritmaları kavramak | Anlatım, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Örnek Olay, Bireysel Çalışma, | Sınav, Ödev, Proje / Tasarım, |
| 5 | Bulanık Mantığını kavramak | Anlatım, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Örnek Olay, Bireysel Çalışma, | Sınav, Ödev, Proje / Tasarım, |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Yapay Zekaya giriş | |
| 2 | Problem Çözme, Doğal Dil İşleme | |
| 3 | Bilgi Gösterim Metotları | |
| 4 | Planlama, Arama, Vizyon, Robotik, Etmen | |
| 5 | Yapay Sinir Ağlarına genel giriş | |
| 6 | Yapay Sinir Ağları | |
| 7 | Yapay Sinir Ağları | |
| 8 | Uzman Sistemler | |
| 9 | Uzman Sistemler | |
| 10 | Ara Sınav | |
| 11 | Genetik Algoritmalar | |
| 12 | Genetik Algoritmalar | |
| 13 | Bulanık Mantık | |
| 14 | Bulanık Mantık |
| Kaynaklar | |
|---|---|
| Ders Notu | |
| Ders Kaynakları | 1-Russell S., Norvig P., 2002, "Artificial Intelligence: A modern approach", Prentice Hall series in Artificial Intelligence, 2nd Edition |
| Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 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. | ||||||
| 2 | Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. | X | |||||
| 3 | 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 | |||||
| 4 | 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 | |||||
| 5 | Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi. | X | |||||
| 6 | Bilişim Teknolojilerinin yönetim, denetim, gelişim ve güvenliği/güvenilirliği hakkında bilgi sahibi olma ve farkındalık, | ||||||
| 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. | ||||||
| 9 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi. | ||||||
| 10 | Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi. | ||||||
| 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. | X | |||||
| # | Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı | PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | PÇ 11 | PÇ 12 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Yapay Zekanın genel yapısını kavramak | ||||||||||||
| 2 | Yapay Sinir Ağlarını kavramak | ||||||||||||
| 3 | Uzman Sistemleri kavramak | ||||||||||||
| 4 | Genetik Algoritmaları kavramak | ||||||||||||
| 5 | Bulanık Mantığını kavramak |
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| 1. Proje / Tasarım | 25 |
| Toplam | 25 |
| 1. Yıl İçinin Başarıya | 50 |
| 1. Final | 50 |
| Toplam | 100 |
| AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) | 16 | 3 | 48 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 16 | 1 | 16 |
| Ara Sınav | 1 | 12 | 12 |
| Ödev | 2 | 10 | 20 |
| Proje / Tasarım | 1 | 25 | 25 |
| Final | 1 | 15 | 15 |
| Toplam İş Yükü | 136 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 5,44 | ||
| dersAKTSKredisi | 5 | ||