| 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 | |
| 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. |
| 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 | Problem Çözme, Gözlem, Gezi / Gözlem, |
| 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 |
| Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Yaşadığı toplumun bilgi toplumu olmasına katkıda bulunmak, toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik sorunlara çözüm sunmak amaçlarıyla alanındaki bilimsel, teknolojik, sosyal veya kültürel ilerlemeleri ulusal ve uluslararası bilimsel ortamlarda (toplantılarda) tanıtır. | ||||||
| 2 | Alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, alanında güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgiye sahip olup ve elde ettiği bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular. | ||||||
| 3 | Alanı ile ilgili problemleri tanımlar ve formüle eder, yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir; karmaşık sistem veya süreçleri tasarlar ve tasarımlarında yenilikçi/alternatif çözümler ile gelişmekte olan yenilikçi yöntemleri kullanır. | ||||||
| 4 | Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular, belirsiz, sınırlı ya da eksik verileri bilimsel yöntemlerle tamamlar; verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. | ||||||
| 5 | Alanındaki uygulamaların sosyal, çevresel, sağlık, güvenlik, hukuki boyutlarını ve iş hayatı uygulamalarını bilir ve bunların getirdiği kısıtların farkındadır. Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin bir biçimde birlikte ve ya bağımsız çalışabilir ve sorumluluk alır. | ||||||
| 6 | Bilgi ve İletişim Teknolojileri konularında ileri uygulamaları yapacak düzeyde genişlemesine ve derinlemesine bilgi sahibidir. | ||||||
| 7 | Tanımlanmış bilgi ve iletişim teknolojileri problemlerini çözmek için yöntem geliştirir ve bu yenilikçi yöntemleri uygular. | ||||||
| # | Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı | PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Yapay zekanın temellerini kavramak | |||||||
| 2 | İnsan ve hayvan düşünme sistemine benzer program ve makine geliştirmenin temelleri öğrenmek, | |||||||
| 3 | yapay zekada kullanılan metodlar ve algoritmaları öğrenme ve kullanabilme, | |||||||
| 4 | Karşılaşılan problemlere uygun yapay zeka metodları ile çözüm üretme becerilerinin |
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| 1. Ödev | 15 |
| 1. Ara Sınav | 60 |
| 2. Ödev | 15 |
| 1. Kısa Sınav | 10 |
| Toplam | 100 |
| 1. Final | 50 |
| 1. Yıl İçinin Başarıya | 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 | 20 | 20 |
| Final | 1 | 25 | 25 |
| Toplam İş Yükü | 141 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 5,64 | ||
| Dersin AKTS Kredisi | 6 | ||