| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| İşletmelerde Yapay Zeka | ENM 509 | 0 | 3 + 0 | 3 | 6 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | YUKSEK_LISANS |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Doç.Dr. ESRA TEKEZ |
| Dersi Verenler | |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Kategorisi | Diğer |
| Dersin Amacı | Günümüzde Zeki sistemlerin oluşturulabilmesi için gerekli olan Yapay zeka kavramını, konuları ve teknolojileri ile beraber tanıma, mühendislikte olan uygulamalarını öğrenme |
| Dersin İçeriği | Zeka, yapay zeka kavramları, bilgi gösterimi, öğrenme, çıkarsama, yapay zeka arama metotları, bilgi tabanlı sistemler, yapay zekanın mühendislik uygulamalarından örnekler |
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|---|---|---|
| 1 | Yapay zeka konularını ve teknolojilerini tanımlar , uygulama alanlarına örnekler verir | Örnek Olay, Soru-Cevap, | Sınav, Ödev, |
| 2 | İşletmelerde bir konuyu/bir problemi yapay zeka teknolojisi kullanarak modeller, çözer ve elde ettiği sonuçları değerlendirir | Soru-Cevap, Örnek Olay, Anlatım, | Sınav, Ödev, |
| 3 | |||
| 4 |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Ders Tanıtımı | |
| 2 | Yapay Zekaya Giriş ve Tarihçe | |
| 3 | Uzman Sistemler (US) | |
| 4 | Bilgi Gösterimi | |
| 5 | Bilgi Çıkarımı | |
| 6 | İşletmelerde US uygulamaları | |
| 7 | Bulanık Önermeler Mantığı | |
| 8 | Bulanık Uzman Sistemler | |
| 9 | Ara Sınav | |
| 10 | İşletmelerde Bulanık Mantık Uygulamaları | |
| 11 | Yapay Sinir Ağları (YSA) | |
| 12 | Yapay Sinir Ağlarında Bilgi ve Zeka | |
| 13 | Proje sunumları | |
| 14 | Proje sunumları |
| Kaynaklar | |
|---|---|
| Ders Notu | 1- Ders sunuları Eğitim Bilgi Sistemine (www.ebs.sakarya.edu.tr) yüklenecek |
| Ders Kaynakları | 2- Michael Negnevitsky, Artificial Intelligence : A Guide to Intelligent Systems (2nd Edition), Addison Wesley, 2005. 3- Russel, S., Norvig, P., Artificial Intelligence A Modern Approach, Prentice Hall, 2010. 4- Luger, G. Artifcial Intelligence, Addison Wesley, England, 2009. |
| 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 uygulamaktır. | X | |||||
| 2 | Sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlayabilme ve uygulama becerisi; değişik disiplinlere ait bilgileri bütünleştirebilmektir. | ||||||
| 3 | Mühendislik problemlerini kurgulayabilme, çözmek için yöntem geliştirme ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygulamaktır. | X | |||||
| 4 | Yeni ve orijinal fikir ve yöntemler geliştirme becerisi; sistem, parça veya süreç tasarımlarında yenilikçi çözümler geliştirebilmektir. | ||||||
| 5 | Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlama ve uygulama becerisi; bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları analiz etme ve yorumlamaktır. | ||||||
| 6 | Gereksinim duyulan bilgi ve verileri tanımlama, bunlara ulaşma ve ileri düzeyde değerlendirmektir. | ||||||
| 7 | Çok disiplinli takımlarda liderlik yapma, karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirebilme ve sorumluluk almaktır. | ||||||
| 8 | Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, o alandaki veya dışındaki ulusal ve uluslar arası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarabilmektir. | ||||||
| 9 | Mühendislikte uygulanan modern teknik ve yöntemler ile bunların sınırları hakkında kapsamlı bilgileri yorumlamaktır. | X | |||||
| 10 | Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamaları hakkında farkındalık; gerektiğinde bunları inceleme ve öğrenebilmektir. | ||||||
| 11 | Mühendislik uygulamalarının sosyal ve çevresel boyutlarını anlama ve sosyal çevreye uyum sağlamaktır. | ||||||
| 12 | Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetmektir. | ||||||
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| 1. Ara Sınav | 50 |
| 1. Ödev | 10 |
| 1. Performans Görevi (Seminer) | 40 |
| 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 | 3 | 48 |
| Ara Sınav | 1 | 15 | 15 |
| Kısa Sınav | 1 | 5 | 5 |
| Performans Görevi (Seminer) | 1 | 15 | 15 |
| Final | 1 | 20 | 20 |
| Toplam İş Yükü | 151 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 6,04 | ||
| Dersin AKTS Kredisi | 6 | ||