GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| BPR719 | YAPAY ZEKAYA GİRİŞ | Seçmeli Ders Grubu | 2 | 4 | 3,00 |
Dersin Seviyesi
Önlisans
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
Dersin Amacı
Bu derste öğrenci, insan düşünme ve karar verme sistemine uygun yapay zekâ uygulamalarını ve kontrol yöntemlerini tanır ve uygular. Yapay zekâ algoritmalarını bilir, bulanık mantık sistemleri, sinir ağları sistemlerini kurabilir.
Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Bilgisayar Teknolojileri Bölüm Başkanlığında Görevli Öğretim Elemanları
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Yapay zekâ kavramını tanımlar. |
| 2 | Yapay zekâ algoritmaları ve Turing makinesini anlar. |
| 3 | Beynin temel işleyişi ve nöron yapılarını tanımlar. |
| 4 | Sinir ağları tipleri ve işleyişlerine göre ağ yapıları kurar. |
| 5 | Bulanık mantık sistemleri uygular. |
| 6 | Yapay zekâ kontrol uygulama yazılımlarını yapar. |
Öğretim Sistemi
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
-
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
-
Dersin İçeriği
Yapay zekâ tanımları, klasik kontrol uygulamaları ile karşılaştırma, Turing makinesi ve işleyişi, Nöron ve sinir iletimleri, İnsan beyninin işleyişi ve yapay sinir ağlarının tipleri, Yapay sinir ağları ve bilgisayarda simülasyonları, Bulanık mantık kavramı, Yapay zekâ kontrol sistemleri ve günümüzde uygulamaları, Yapay zekâ kontrol sistemlerinin endüstride yeri ve uygulamaları, Yapay zekâ robotları.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Konular (Teorik) | Öğretim Yöntem ve Teknikleri | Ön Hazırlık |
|---|---|---|---|
| 1 | Yapay zekaya giriş | ||
| 2 | Yapay zekâ ile ilgili temel kavramlar | ||
| 3 | Klasik kontrol uygulamaları ile karşılaştırma | ||
| 4 | Turing makinesi ve işleyişi | ||
| 5 | Nöron ve sinir iletimleri | ||
| 6 | İnsan beyninin işleyişi ve yapay sinir ağlarının tipleri | ||
| 7 | Yapay sinir ağları ve bilgisayarda simülasyonları | ||
| 8 | Bulanık mantık kavramı | ||
| 9 | Fuzzy logic concept | ||
| 10 | Bulanık mantık sistemleri kurabilmek, bulanıklaştırma, bulanıksızlaştırma | ||
| 11 | Bulanık mantık sistemleri kurmak ve simülasyonları | ||
| 12 | Yapay zekâ kontrol sistemleri ve günümüzde uygulamaları | ||
| 13 | Yapay zekâ kontrol sistemleri ve günümüzde uygulamaları | ||
| 14 | Yapay zekâ robotları |
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
Yapay Zeka (Problemler Yöntemler Algoritmalar), Doç. Dr. Vasif Vagifoğlu Nabiyev , Seçkin Yayıncılık, Mayıs 2005 Artificial Intelligence: A Modern Approach, (Third edition) by Stuart Russell and Peter Norvig, Aima, 2010.
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 80 |
| Ev Ödevi | 1 | 20 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Adet | Değer |
| Final Sınavı | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 | |
Staj Durumu
-
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 1 | 1 |
| Final Sınavı | 1 | 1 | 1 |
| Derse Katılım | 14 | 3 | 42 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 1 | 8 | 8 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 1 | 20 | 20 |
| Ev Ödevi | 1 | 3 | 3 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 75 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | PÇ 11 | PÇ 12 | PÇ 13 | PÇ 14 | PÇ 15 | PÇ 16 | |
| ÖÇ 1 | 5 | 4 | 4 | 5 | 3 | |||||||||||
| ÖÇ 2 | 4 | 5 | 4 | 4 | 5 | 3 | ||||||||||
| ÖÇ 3 | 4 | 5 | 4 | 4 | 5 | 3 | ||||||||||
| ÖÇ 4 | 4 | 5 | 4 | 4 | 5 | 3 | ||||||||||
| ÖÇ 5 | 5 | 4 | 4 | 5 | 3 | |||||||||||
| ÖÇ 6 | 5 | 4 | 4 | 5 | 3 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek