Ders Adı Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS
Artıcıal Intellıgence 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
Dersin İçeriği
# Ders Öğrenme Çıktıları Öğretim Yöntemleri Ölçme Yöntemleri
1 Lecture, Question-Answer, Discussion, Case Study, Testing, Project / Design,
2 Lecture, Question-Answer, Drilland Practice, Case Study, Self Study, Testing, Homework, Project / Design,
3 Lecture, Discussion, Drilland Practice, Case Study, Self Study, Testing, Homework, Project / Design,
4 Lecture, Discussion, Drilland Practice, Case Study, Self Study, Testing, Homework, Project / Design,
5 Lecture, Discussion, Drilland Practice, Case Study, Self Study, Testing, Homework, Project / Design,
Hafta Ders Konuları Ön Hazırlık
1 Introduction to AI
2 Concept Learning
3 Expert Systems
4 Search
5 Search-Uninformed search
6 Search-Informed search
7 Local search techniques
8 Heuristic algorithms-Optimization
9 Pattern recognition
10 Mid Term Exam
11 Artificial neural networks
12 Genetic Algorithms-Ant colony algorithm
13 Deep-Learning
14 Fuzzy Logic
Kaynaklar
Ders Notu
Ders Kaynakları
Sıra Program Çıktıları Katkı Düzeyi
1 2 3 4 5
1
2 X
3 X
4 X
5 X
6
7 X
8
9
10
11 X
12 X
Değerlendirme Sistemi
Yarıyıl Çalışmaları Katkı Oranı
1. Ara Sınav 70
1. Kısa Sınav 10
1. Ödev 10
2. Ödev 10
Toplam 100
1. Yıl İçinin Başarıya 40
1. Final 60
Toplam 100
AKTS - İş Yükü Etkinlik Sayı Süre (Saat) Toplam İş Yükü (Saat)
Course Duration (Including the exam week: 16x Total course hours) 16 3 48
Hours for off-the-classroom study (Pre-study, practice) 16 1 16
Mid-terms 1 12 12
Assignment 2 10 20
Project / Design 1 25 25
Final examination 1 15 15
Toplam İş Yükü 136
Toplam İş Yükü / 25 (Saat) 5,44
Dersin AKTS Kredisi 5