Ders Adı Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS
Yapay Zeka YBS 413 7 2 + 0 2 5
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Dili Türkçe
Dersin Seviyesi Lisans
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Koordinatörü Doç.Dr. ÇAĞLA EDİZ
Dersi Verenler Doç.Dr. ÇAĞLA EDİZ,
Dersin Yardımcıları
Dersin Kategorisi Diğer
Dersin Amacı

Yapay zeka, insanlardaki düşünce yapısı ve ilgili zihinsel fonksiyonları bilgisayar modelleri yardımıyla inceleyip bunları matematiksel model ve bilgisayar programı haline dönüştürebilme becerisi olarak ifade edilebilir. Daha geniş bir ifadeyle yapay zeka, bilgi edinme, algılama, görme, düşünme ve karar verme gibi insan zekasına özgü kapasitelerle donatılmış bilgisayarlardır. Bu dersin amacı öğrencilerin yapay zekânın temel teknik ve mekanizmalarını içerecek şekilde yapay zeka konusuna giriş yapmalarını sağlamaktır. Bu dersi tamamlayan öğrencilerin yapay zekânın tarihsel ve kavramsal gelişimini, yapay zekânın amaçları ve bu amaçlara ulaşmak için kullandığı yöntemleri, yapay zekânın toplumsal ve ekonomik rolünü anlaması ve problemleri analiz ederek yapay zekâ tekniklerinin nerede kullanılabileceğinin belirlenmesi ve yapay zekâ tekniklerini kullanabilmesi amaçlanmaktadır.

Dersin İçeriği

Zeka, yapay zeka kavramları, bilgi gösterimi, öğrenme, çıkarsama, yapay zeka arama metotları, bilgi tabanlı sistemler, yapay zekanın mühendislik uygulamalarından örnekler dersin içeriğini oluşturmaktadır.

Kalkınma Amaçları
# Ders Öğrenme Çıktıları Öğretim Yöntemleri Ölçme Yöntemleri
1 Yapay zeka konularını anlatabilir Deney ve Laboratuvar, Soru-Cevap, Beyin Fırtınası, Doğru Yanlış Testleri, Kısa Cevaplı Testler,
2 Yapay zeka uygulama alanlarına örnekler verebilir Tartışma, Soru-Cevap, Anlatım, Kısa Cevaplı Testler, Doğru Yanlış Testleri,
3 Yapay zekaya niye ihtiyaç olduğunu açıklayabilir Tartışma, Anlatım, Kısa Cevaplı Testler, Doğru Yanlış Testleri,
4 İstenen çalışmada hangi metotların kullanılabileceğini bilir. Tartışma, Gezi / Gözlem, Kısa Cevaplı Testler, Doğru Yanlış Testleri,
5 Bilişim sistemlerinde bir konuyu/bir problemi yapay zeka teknolojisi kullanarak modelleyebilir ve çözebilir. Tartışma, Gezi / Gözlem, Anlatım, Kısa Cevaplı Testler, Doğru Yanlış Testleri,
6 Verileri nasıl alacağını ve hazırlayacağını bilir Tartışma,
Hafta Ders Konuları Ön Hazırlık
1 Yapay Zekaya Giriş ve Kurulumlar Yapay Zekaya Giriş ve Kurulumlar
2 Phyton temel kodlar Phyton temel kodlar
3 Phyton liste, sözlük , numpy ve pandas yapıları Phyton liste, sözlük , numpy ve pandas yapıları
4 Phyton liste, sözlük , numpy ve pandas yapıları Phyton liste, sözlük , numpy ve pandas yapıları
5 Veri Yükleme, Hazırlama ve Görselleştirme Veri Yükleme, Hazırlama ve Görselleştirme
6 Regresyon Algoritmaları 1 Regresyon Algoritmaları 1
7 Regresyon Algoritmaları 2 Regresyon Algoritmaları 2
8 ARA SINAV
9 Sınıflandırma Algoritmaları 1 Sınıflandırma Algoritmaları 1
10 Sınıflandırma Algoritmaları 2 Sınıflandırma Algoritmaları 2
11 Yapay sinir ağları (Hata Geri Yayılım Alg.) ve yapay sinir ağları program gösterimi Ders notlarının ilgili kısımlarının gözden geçirilmesi
12 Doğal Dil İşleme Doğal Dil İşleme
13 Yapay Sinir Ağları Yapay Sinir Ağları
14 Proje Sunumları Proje Sunumları
Kaynaklar
Ders Notu

14 Haftalık Ders Notu Hers Dersten Önce Sisteme yüklenecektir

Ders Kaynakları

1. Yapay Zeka Uygulamaları, Çetin Elmas, 2007
2. Luger, G. Artifcial Intelligence, Addison Wesley, England, 2005.
3. Russel, S., Norvig, P., Artificial Intelligence A Modern Approach, Prentice Hall, 2003.
4. Decision Support and Business Intelligence Systems, 2007, Turban et al.
5. Artificial Intelligence and Soft Computing, 2000, Amit Konar
6. Fuzzy Logic With Engineering Applications, 2004, Timothi Ross

Sıra Program Çıktıları Katkı Düzeyi
1 2 3 4 5
1 Disiplinindeki temel kavramları ve kuramları bilir. X
2 Disiplinindeki sorunları analiz edip bu sorunlara çözüm önerileri sunacak analitik düşünme becerileri ne sahiptir. X
3 Girişimci kişilik özelliklerini tanır ve girişimci kişilik özelliklerini geliştirme fırsatlarını izler. X
4 Girişimci ve iç girişimci davranışları tanır, bu davranışları iş fırsatlarını değerlendirmede ve görev yaptığı kurumlarda yeniliği teşvik etmede sergileyebilir. X
5 Bilgi teknolojisinin kavramsal bilgisine ve pratik uygulamalarına hâkimdir. X
6 Alanına yönelik bilgi teknolojilerini kullanabilir. X
7 Meslek yaşamında insanların ve ekonomilerin gelişimini ve çevrenin iyileştirilmesini sağlayan faaliyetleri tasarlayabilir. X
8 İş yaşamında etik sorunların ve bu sorunların toplumsal ve kurumsal etkilerinin farkında olur. X
9 Sorun çözme süreçlerinde etik sorumluluklarını bilir ve bu süreçlerde etik ilkelere riayet eder. X
# Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı PÇ 1 PÇ 2 PÇ 3 PÇ 4 PÇ 5 PÇ 6 PÇ 7 PÇ 8 PÇ 9
1 Yapay zeka konularını anlatabilir
2 Yapay zeka uygulama alanlarına örnekler verebilir
3 Yapay zekaya niye ihtiyaç olduğunu açıklayabilir
4 İstenen çalışmada hangi metotların kullanılabileceğini bilir.
5 Bilişim sistemlerinde bir konuyu/bir problemi yapay zeka teknolojisi kullanarak modelleyebilir ve çözebilir.
6 Verileri nasıl alacağını ve hazırlayacağını bilir
Değerlendirme Sistemi
Yarıyıl Çalışmaları Katkı Oranı
1. Ara Sınav 70
1. Kısa Sınav 10
2. Kısa Sınav 10
1. Ödev 10
Toplam 100
1. Yıl İçinin Başarıya 60
1. Final 40
Toplam 100
AKTS - İş Yükü Etkinlik Sayı Süre (Saat) Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) 16 2 32
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) 16 2 32
Ara Sınav 1 10 10
Kısa Sınav 2 5 10
Ödev 1 20 20
Final 1 15 15
Toplam İş Yükü 119
Toplam İş Yükü / 25 (Saat) 4,76
Dersin AKTS Kredisi 5