Ders Adı Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS
Yapay Zeka ISE 517 0 3 + 0 3 6
Ön Koşul Dersleri

Temel programlama bilgisine sahip olmak

Temel düzeyde python diline yetkin olmak

Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Dili Türkçe
Dersin Seviyesi YUKSEK_LISANS
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Koordinatörü Dr.Öğr.Üyesi FATMA AKALIN
Dersi Verenler
Dersin Yardımcıları
Dersin Kategorisi Diğer
Dersin Amacı

Günümüzde hızla artan veri yığınları üzerinde uygun algoritmaların seçilmesi ya da yeni yaklaşımların geliştirilmesi sonucunda elde edilen çıkarım işlemi ile tedarik edilen verilerin eşleştirildiği alana ilişkin analiz ve değerlendirme sağlamak

 

Dersin İçeriği

Yapay zeka, Makine Öğrenmesi, Yapay Sinir Ağları, Derin Öğrenme, Bilgisayarlı Görü

# Ders Öğrenme Çıktıları Öğretim Yöntemleri Ölçme Yöntemleri
1 Anlatım, Soru-Cevap, Sınav, Ödev,
2 Anlatım, Soru-Cevap, Problem Çözme, Sınav, Ödev,
3 Anlatım, Soru-Cevap, Bireysel Çalışma, Sınav, Ödev,
Hafta Ders Konuları Ön Hazırlık
1 Yapay zekanın temel prensipleri
2 Uzman sistem, Bilgi Mühendisliği, Uzman sistemin genel yapısı
3 Bilginin sunulma yöntemleri, Arama yöntemleri, Çıkarım
4 Uzman Sistemler
5 Uzman Sistem Uygulamaları
6 Bulanık Mantık
7 Bulanık Mantık
8 Bulanık Mantık
9 Yapay Sinir Ağları
10 Yapay Sinir Ağları
11 Yapay Sinir Ağları
12 Genetik Algoritmalar
13 Genetik Algoritmalar
14 Genetik Algoritmalar
Kaynaklar
Ders Notu
Ders Kaynakları
Sıra Program Çıktıları Katkı Düzeyi
1 2 3 4 5
1 Mühendislik alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşabilme, bilgiyi değerlendirme, yorumlama ve uygulama becerisi
2 Sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlayabilme ve uygulama becerisi; değişik disiplinlere ait bilgileri bütünleştirebilme becerisi
3 Mühendislik problemlerini kurgulayabilme, çözmek için yöntem geliştirme ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygulama becerisi
4 Yeni ve orijinal fikir ve yöntemler geliştirme becerisi; sistem, parça veya süreç tasarımlarında yenilikçi çözümler geliştirebilme becerisi
5 Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlama ve uygulama becerisi; bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları analiz etme ve yorumlama becerisi
6 Gereksinim duyulan bilgi ve verileri tanımlama, bunlara ulaşma ve değerlendirmede ileri düzeyde beceri
7 Çok disiplinli takımlarda liderlik yapma, karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirebilme ve sorumluluk alma becerisi
8 Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, o alandaki veya dışındaki ulusal ve uluslar arası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarabilme becerisi
9 Mühendislikte uygulanan modern teknik ve yöntemler ile bunların sınırları hakkında kapsamlı bilgileri yorumlama becerisi
10 Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamaları hakkında farkındalık; gerektiğinde bunları inceleme ve öğrenebilme becerisi
11 Mühendislik uygulamalarının sosyal ve çevresel boyutlarını anlama ve sosyal çevreye uyum becerisi
12 Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetme yeterliliği
Değerlendirme Sistemi
Yarıyıl Çalışmaları Katkı Oranı
1. Ödev 100
Toplam 100
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 2 32
Ödev 2 20 40
Final 1 20 20
Toplam İş Yükü 140
Toplam İş Yükü / 25 (Saat) 5,6
Dersin AKTS Kredisi 6