GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| EEMYL501 | YAPAY ZEKA VE UZMAN SİSTEMLER | Seçmeli Ders Grubu | 1 | 1 | 5,00 |
Dersin Seviyesi
Yüksek Lisans
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
Dersin Amacı
Bu dersin amacı öğrencilerin yapay zekânın temel teknik ve mekanizmalarını içerecek şekilde yapay zekâ konusuna giriş yapmalarını sağlamaktır. Bu dersi tamamlayan öğrencilerin yapay zekâ ve uzman sistemlerin tarihsel ve kavramsal gelişimini, amaçları ve bu amaçlara ulaşmak için kullandığı yöntemleri, yapay zekâ ve uzman sistemlerin toplumsal ve ekonomik rolünü anlaması ve problemleri analiz ederek doğru tekniklerin nerede kullanılabileceğinin belirlenmesi ve yapay zekâ tekniklerini kullanabilmesi amaçlanmaktadır.
Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Dr. Öğr. Üyesi Tolga HAYIT
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Matematik, fen ve mühendislik bilgilerini uygulama becerisi kazanır |
| 2 | Mühendislik problemlerini tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi kazanır |
| 3 | Yapay zekâ ve uzman sistem kavramlarını öğrenir |
| 4 | Yapay zekâ ve uzman sistemlerin uygulama alanlarını bilir |
| 5 | Yapay zeka ve uzman sistemler hakkında yeni uygulamalar geliştirebilir |
Öğretim Sistemi
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
-
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
-
Dersin İçeriği
Yapay zekaya giriş, Doğal ve Yapay Zeka, Turing Testi, Arama yöntemleri, Planlama, Sezgisel Problem Çözme, Bilgi gösterilimi, Yüklem Mantığı, Yapay Zeka Programlama Dilleri, Common Lisp ile programlama, Oyun Teorisi, Genetik Algoritmalar, Bulanık Mantık, Uzman Sistemler, Yapay Zeka Uygulamaları.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Konular (Teorik) | Öğretim Yöntem ve Teknikleri | Ön Hazırlık |
|---|---|---|---|
| 1 | Yapay Zeka ve Uzman Sistemlerin Tanımı, Farklı Perspektifler, Tarihi, Gelişimi, Uygulama Alanları | ||
| 2 | Doğal ve Yapay Zeka | ||
| 3 | Uygulama Problemleri ve Alanları | ||
| 4 | Bilgilerin Modellenmesi | ||
| 5 | Mantıksal Programlama | ||
| 6 | Uzman Sistemler | ||
| 7 | Uzman sistem uygulamaları | ||
| 8 | Uzman sistem uygulamaları | ||
| 9 | Uzman sistem uygulamaları | ||
| 10 | Yapay Sinir Ağları | ||
| 11 | Genetik Algoritmalar ve Karınca Kolonisi Sistemi | ||
| 12 | Bulanık Mantık | ||
| 13 | Bulanık Mantık Uygulamaları | ||
| 14 | Sezgisel Problem Çözümleme |
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
Çetin Elmas, "Yapay Zekâ Uygulamaları", Seçkin Yayıncılık, 2016. Ercan Öztemel, "Yapay Sinir Ağları", Papatya Yayıncılık, 2012.
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 20 |
| Ev Ödevi | 2 | 80 |
| 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 |
| Rapor Hazırlama | 2 | 4 | 8 |
| Rapor Sunma | 2 | 1 | 2 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 1 | 5 | 5 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 1 | 5 | 5 |
| Okuma | 14 | 2 | 28 |
| Ev Ödevi | 2 | 15 | 30 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 122 | ||
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 | |
| ÖÇ 1 | 2 | 2 | 3 | 4 | 1 | 3 | |||||
| ÖÇ 2 | 3 | 2 | 4 | 2 | 3 | ||||||
| ÖÇ 3 | 3 | 4 | 2 | 3 | 3 | 3 | |||||
| ÖÇ 4 | 2 | 2 | 4 | 3 | 2 | 3 | 3 | ||||
| ÖÇ 5 | 3 | 4 | 3 | 2 | 4 | 2 | 2 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek