Ders Adı Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS
Yapay Zeka BSM 310 6 3 + 0 3 5
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Dili Türkçe
Dersin Seviyesi Lisans
Dersin Türü Zorunlu
Dersin Koordinatörü Dr.Öğr.Üyesi İSMAİL ÖZTEL
Dersi Verenler
Dersin Yardımcıları

Arş. Gör. Ahmet Arslan

Dersin Kategorisi Diğer
Dersin Amacı

İnsan beyninin öğrenme mekanizmasının modellenerek bilgisayarların tasarımı gün geçtikçe önem kazanmaktadır. Bu derste öğrenme teknikleri anlatılarak, zeki sistemlerin tasarımında gerekli bilgi ve becerilerin kazandırılması amaçlanmaktadır.

Dersin İçeriği

Yapay zekaya giriş ve temel kavramlar, Problem çözümü, Arama metodları, Öğrenme, Yapay zeka metodları, Yapay Sinir ağları, uzman sistemler, bulanık mantık ,zeki etmenler ve uygulama alanları

Kalkınma Amaçları
# Ders Öğrenme Çıktıları Öğretim Yöntemleri Ölçme Yöntemleri
1 Yapay zekanın temellerini kavramak Anlatım, Deney ve Laboratuvar,
2 İnsan ve hayvan düşünme sistemine benzer program ve makine geliştirmenin temelleri öğrenmek, Tartışma, Deney ve Laboratuvar, Anlatım,
3 yapay zekada kullanılan metodlar ve algoritmaları öğrenme ve kullanabilme, Tartışma, Rol Oynama, Deney ve Laboratuvar, Anlatım,
4 Karşılaşılan problemlere uygun yapay zeka metodları ile çözüm üretme becerilerinin Eğitsel Oyun, Problem Çözme, Gözlem, Anlatım,
Hafta Ders Konuları Ön Hazırlık
1 Yapay zekaya giriş
2 Sezgisel problem çözme yaklaşımı
3 Oyunlar ve yapay zeka
4 Yapay sinir ağları
5 Yapay sinir ağları
6 Evrişimsel sinir ağları
7 Evrişimsel sinir ağları
8 Çekişmeli üretici ağlar
9 Doğal dil işleme
10 Doğal dil işleme
11 Genetik algoritmalar
12 Bulanık mantık
13 Proje sunumları
14 Proje sunumları
Kaynaklar
Ders Notu
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

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.
# Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı PÇ 1 PÇ 2 PÇ 3 PÇ 4 PÇ 5 PÇ 6 PÇ 7 PÇ 8 PÇ 9 PÇ 10 PÇ 11 PÇ 12
1 Yapay zekanın temellerini kavramak 4 3
2 İnsan ve hayvan düşünme sistemine benzer program ve makine geliştirmenin temelleri öğrenmek, 3 3
3 yapay zekada kullanılan metodlar ve algoritmaları öğrenme ve kullanabilme, 4 4
4 Karşılaşılan problemlere uygun yapay zeka metodları ile çözüm üretme becerilerinin 4 4
Değerlendirme Sistemi
Yarıyıl Çalışmaları Katkı Oranı
Toplam 0
Toplam 0
AKTS - İş Yükü Etkinlik Sayı Süre (Saat) Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) 14 3 42
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) 14 3 42
Ara Sınav 1 8 8
Kısa Sınav 1 1 1
Ödev 2 5 10
Final 1 8 8
Toplam İş Yükü 111
Toplam İş Yükü / 25 (Saat) 4,44
Dersin AKTS Kredisi 5