Ders Adı Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS
Yapay Zeka İlkeleri ve Teknikleri BSM 560 0 3 + 0 3 6
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Dili Türkçe
Dersin Seviyesi YUKSEK_LISANS
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Koordinatörü Dr.Öğr.Üyesi İSMAİL ÖZTEL
Dersi Verenler Dr.Öğr.Üyesi İSMAİL ÖZTEL,
Dersin Yardımcıları
Dersin Kategorisi Diğer
Dersin Amacı

İnsan beyninin öğrenme mekanizmasının modellenerek bilgisayarların tasarımı gün geçtikçe önem kazanmaktadır. Dersin içeriğinde genel olarak zeki arama, zeki oyun oynama yaklaşımları, sezgisel problem çözme yaklaşımları, yapay ağları bulunmaktadır. Dersin temel amacı, hayatta karşılaşılabilecek yeni yapay zeka problemlerini çözmek için gerekli altyapıyı sağlamaktır.

Dersin İçeriği

Yapay zekaya giriş, sezgisel problem çözme yaklaşımı, oyunlarda yapay zeka, öğrenme yöntemleri, yapay sinir ağları, evrişimsel sinir ağları, yinelenen sinir ağları, derin inanç ağları, doğal dil işleme, uzman sistemler, yapay zeka optimizasyon algoritmaları.

# Ders Öğrenme Çıktıları Öğretim Yöntemleri Ölçme Yöntemleri
1 Yapay zekanın temellerini kavramak Anlatım, Bireysel Çalışma, Sınav,
2 İnsan ve hayvan düşünme sistemine benzer program ve makine geliştirmenin temelleri öğrenmek, Alıştırma ve Uygulama, Bireysel Çalışma, Anlatım, Ödev,
3 yapay zekada kullanılan metodlar ve algoritmaları öğrenme ve kullanabilme, Alıştırma ve Uygulama, Örnek Olay, Bireysel Çalışma, Anlatım, Sınav, Ödev,
4 Karşılaşılan problemlere uygun yapay zeka metodları ile çözüm üretme becerilerinin Grup Çalışması, Proje Temelli Öğrenme , Problem Çözme, Ödev, Sınav,
Hafta Ders Konuları Ön Hazırlık
1 Yapay zekaya giriş
2 Sezgisel problem çözme yaklaşımı
3 Oyunlarda yapay zeka
4 Öğrenme yöntemleri
5 Yapay ağlar - yapay sinir ağları
6 Yapay ağlar - evrişimsel sinir ağları
7 Yapay ağlar - yinelenen sinir ağları, derin inanç ağları
8 Doğal dil işleme
9 Doğal dil işleme
10 Uzman sistemler
11 Yapay zeka optimizasyon algoritmaları
12 Yapay zeka optimizasyon algoritmaları
13 Öğrenci uygulamaları ve makale çalışmaları
14 Öğrenci uygulamaları ve makale çalışmaları
Kaynaklar
Ders Notu

SABİS

Ders Kaynakları

Stuart Russell, Peter Norvig; Yapay Zeka: Modern Bir Yaklaşım, 2023

Stuart Russell, Peter Norvig; Artificial Intelligence A Modern Approach, 2020

Çetin Elmas; Yapay Zeka Uygulamaları, 2018

Vasif Nabiyev ; Yapay Zeka, 2016




Değerlendirme Sistemi
Yarıyıl Çalışmaları Katkı Oranı
1. Ara Sınav 100
Toplam 100
1. Final 70
1. Yıl İçinin Başarıya 30
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 20 20
Final 1 25 25
Toplam İş Yükü 141
Toplam İş Yükü / 25 (Saat) 5,64
Dersin AKTS Kredisi 6