| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Yapay Zeka Temelleri | SWE 308 | 6 | 3 + 0 | 3 | 6 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | İngilizce |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Zorunlu |
| Dersin Koordinatörü | Doç.Dr. İBRAHİM DELİBAŞOĞLU |
| Dersi Verenler | Doç.Dr. İBRAHİM DELİBAŞOĞLU, |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Kategorisi | Diğer |
| Dersin Amacı | Yapay zeka tekniklerinin öğretilerek, yapay zeka problemlerinin çözülmesi için alt yapıyı oluşturmak. |
| Dersin İçeriği |
| Kalkınma Amaçları |
|---|
|
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|---|---|---|
| 1 | Yapay zeka temellerini kavramak | Deney ve Laboratuvar, Beyin Fırtınası, | |
| 2 | İnsan düşünce sistemine benzer makine geliştirmenin temellerini kavramak | Anlatım, Gezi / Gözlem, Deney ve Laboratuvar, Tartışma, | |
| 3 | yapay zekada kullanılan metotların ve algoritmaların öğrenilmesi | Tartışma, Anlatım, Gözlem, Deney ve Laboratuvar, | |
| 4 | karşılaşılan problem için uygun metot ve algoritmanın seçilebilmesi | Eğitsel Oyun, Problem Çözme, Anlatım, Deney ve Laboratuvar, |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Yapay zekaya giriş | |
| 2 | Problem çözme ve bilgisiz arama | |
| 3 | Sezgisel problem çözme | |
| 4 | Oyunlarda arama işlemi | |
| 5 | Otomatik planlama | |
| 6 | Makine öğrenmesi algoritmalarına giriş ve Naive bayes sınıflandırıcı | |
| 7 | Lineer sınıflandırıcı ve logistic regresyon | |
| 8 | Karar ağacı | |
| 9 | Topluluk öğrenme | |
| 10 | Kümeleme algoritmaları (k-means, GMM, DBSSCAN) | |
| 11 | Öznitelik seçimi ve boyut indirgeme | |
| 12 | Yapay sinir ağları ve derin öğrenme | |
| 13 | Pekiştirmeli öğrenme | |
| 14 | Açıklanabilir yapay zeka |
| Kaynaklar | |
|---|---|
| Ders Notu | |
| Ders Kaynakları | Stuart Russell, Peter Norvig; Artificial Intelligence A Modern Approach, 2009 |
| Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Mühendislik Bilgisi: Matematik, fen bilimleri, temel mühendislik, bilgisayarla hesaplama ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda bilgi; bu bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi. | X | |||||
| 2 | Problem Analizi: Karmaşık mühendislik problemlerini, temel bilim, matematik ve mühendislik bilgilerini kullanarak ve ele alınan problemle ilgili BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçlarını gözeterek tanımlama, formüle etme ve analiz becerisi. | ||||||
| 3 | Mühendislik Tasarımı: Karmaşık mühendislik problemlerine yaratıcı çözümler tasarlama becerisi; karmaşık sistemleri, süreçleri, cihazları veya ürünleri gerçekçi kısıtları ve koşulları gözeterek, mevcut ve gelecekteki gereksinimleri karşılayacak biçimde tasarlama becerisi. | ||||||
| 4 | Teknik ve Araçların Kullanımı: Karmaşık mühendislik problemlerinin analizi ve çözümüne yönelik, tahmin ve modelleme de dahil olmak üzere, uygun teknikleri, kaynakları ve modern mühendislik ve bilişim araçlarını, sınırlamalarının da farkında olarak seçme ve kullanma becerisi. | ||||||
| 5 | Araştırma ve İnceleme: Karmaşık mühendislik problemlerinin incelenmesi için literatür araştırması, deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama dahil, araştırma yöntemlerini kullanma becerisi. | ||||||
| 6 | Mühendislik Uygulamalarının Küresel Etkisi: Mühendislik uygulamalarının BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları* kapsamında, topluma, sağlık ve güvenliğe, ekonomiye, sürdürülebilirlik ve çevreye etkileri hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık. | ||||||
| 7 | Mühendislik Etiği: Mühendislik meslek ilkelerine* uygun davranma, etik sorumluluk hakkında bilgi; hiçbir konuda ayrımcılık yapmadan, tarafsız davranma ve çeşitliliği kapsayıcı olma konularında farkındalık. | ||||||
| 8 | Bireysel ve Takım Çalışması: Bireysel olarak ve disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda (yüz yüze, uzaktan veya karma) takım üyesi veya lideri olarak etkin biçimde çalışabilme becerisi. | ||||||
| 9 | Sözlü ve Yazılı İletişim: Hedef kitlenin çeşitli farklılıklarını (eğitim, dil, meslek gibi) dikkate alarak, teknik konularda sözlü, yazılı etkin iletişim kurma becerisi. | ||||||
| 10 | Proje Yönetimi: Proje yönetimi ve ekonomik yapılabilirlik analizi gibi iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik ve yenilikçilik hakkında farkındalık. | ||||||
| 11 | Yaşam Boyu Öğrenme: Bağımsız ve sürekli öğrenebilme, yeni ve gelişmekte olan teknolojilere uyum sağlayabilme ve teknolojik değişimlerle ilgili sorgulayıcı düşünebilmeyi kapsayan yaşam boyu öğrenme becerisi. | ||||||
| # | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Yapay zeka temellerini kavramak | |||||||||||
| 2 | İnsan düşünce sistemine benzer makine geliştirmenin temellerini kavramak | |||||||||||
| 3 | yapay zekada kullanılan metotların ve algoritmaların öğrenilmesi | |||||||||||
| 4 | karşılaşılan problem için uygun metot ve algoritmanın seçilebilmesi |
| 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) | 16 | 3 | 48 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 16 | 3 | 48 |
| Ara Sınav | 1 | 7 | 7 |
| Ödev | 1 | 7 | 7 |
| Final | 1 | 7 | 7 |
| Toplam İş Yükü | 117 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 4,68 | ||
| dersAKTSKredisi | 6 | ||