Ders Adı Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS
Yapay Zeka ve Uygulamaları SWE 308 6 3 + 0 3 5
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Dili İngilizce
Dersin Seviyesi Lisans
Dersin Türü Zorunlu
Dersin Koordinatörü Dr.Öğr.Üyesi GÖZDE YOLCU ÖZTEL
Dersi Verenler
Dersin Yardımcıları
Dersin Kategorisi Alanına Uygun Öğretim
Dersin Amacı

The objective of the course is to present an overview of artificial intelligence (AI) principles and approaches. Develop a basic understanding of the building blocks of AI as presented in terms of intelligent agents: Search, Knowledge representation, inference, logic, and learning.

Dersin İçeriği

Introduction to LISP. Intelligent agents. Searching as a problem-solving technique. Knowledge-based agents and logical problem solving. First-order logic as a basis for building intelligent agents capable of acting and reacting in a complex environment. Semantic Networks, Frames, and Description Logics.  Introduction to knowledge graphs and the Semantic Web.  Knowledge engineering. Uncertainty representation and management. Learning agents

# Ders Öğrenme Çıktıları Öğretim Yöntemleri Ölçme Yöntemleri
1 To be able to design a knowledge based system Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Sınav, Ödev, Proje / Tasarım,
2 To be familiar with terminology used in AI Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Sınav, Ödev, Proje / Tasarım,
3 To read and analyze important historical and current trends in AI Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Sınav, Ödev, Proje / Tasarım,
Hafta Ders Konuları Ön Hazırlık
1 Introduction to Artificial Intelligence Haftalık sunumlar
2 Introduction to LISP: basic LISP primitives, procedure definition and binding, predicates and conditionals, procedure and data abstraction, mapping. Haftalık sunumlar
3 Intelligent agents: a discussion on what Artificial Intelligence is about and different types of AI agents. Haftalık sunumlar
4 Searching as a problem-solving technique: a review of "conventional" searching methods including breadth-first, depth-first, bi-directional and best-first search. Haftalık sunumlar
5 Heuristic functions and their effect on performance of search algorithms. Introduction to genetic algorithms. Haftalık sunumlar
6 Knowledge-based agents and logical problem solving Haftalık sunumlar
7 introduction to knowledge representation and propositional logic. Haftalık sunumlar
8 First-order logic as a basis for building intelligent agents capable of acting and reacting in a complex environment Haftalık sunumlar
9 First-order logic as a basis for building intelligent agents capable of acting and reacting in a complex environment Haftalık sunumlar
10 Semantic Networks, Frames, and Description Logics. Haftalık sunumlar
11 Semantic Networks, Frames, and Description Logics. Haftalık sunumlar
12 Knowledge engineering: building knowledge bases and automated theorem provers. Haftalık sunumlar
13 Uncertainty representation and management Haftalık sunumlar
14 Learning agents: learning from observations and examples. Decision trees and the ID3 algorithm. Haftalık sunumlar
Kaynaklar
Ders Notu

Stuard Russell and Peter Norvig, Artificial Intelligence.  A Modern Approach, 3-rd edition, Prentice Hall, Inc., 2010

Ders Kaynakları

Stuard Russell and Peter Norvig, Artificial Intelligence.  A Modern Approach, 3-rd edition, Prentice Hall, Inc., 2010

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.
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.
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.
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.
7 Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi.
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.
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.
Değerlendirme Sistemi
Yarıyıl Çalışmaları Katkı Oranı
1. Ara Sınav 70
1. Ödev 10
1. Kısa Sınav 10
1. Proje / Tasarım 10
Toplam 100
1. Final 50
1. Yıl İçinin Başarıya 50
Toplam 100
AKTS - İş Yükü Etkinlik Sayı Süre (Saat) Toplam İş Yükü (Saat)