GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS | Kredi |
|---|---|---|---|---|---|---|
| OBLG295 | Yapay Zekaya Giriş | Ders | 2 | 3 | 5.00 | 3.00 |
Dersin Seviyesi
Önlisans
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
Dersin Amacı
Bu dersin amacı, öğrencilere yapay zeka alanının temel kavramlarını, tarihsel gelişimini, yöntemlerini ve güncel yaklaşımlarını tanıtarak teorik bir altyapı kazandırmaktır. Öğrencilerin, yapay zeka tekniklerinin hangi problemlere nasıl uygulanabileceğini anlamaları ve etik/toplumsal etkilerini değerlendirebilmeleri hedeflenmektedir.
Dersi Veren Öğretim GörevlisiGörevlileri
Öğr. Gör. Afra BÜYÜKARSLAN
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Bu dersin sonunda öğrenci, yapay zekânın temel kavramlarını ve tarihsel gelişimini açıklar. |
| 2 | Bu dersin sonunda öğrenci, akıllı ajan türlerini ve ortam özelliklerini tanımlar. |
| 3 | Bu dersin sonunda öğrenci, temel ve sezgisel arama yöntemlerini küçük örneklerde uygular. |
| 4 | Bu dersin sonunda öğrenci, oyun ağaçlarında minimax yöntemini uygular. |
| 5 | Bu dersin sonunda öğrenci, kısıt tabanlı bir problem için değişken, alan ve kısıt tanımlar. |
| 6 | Bu dersin sonunda öğrenci, belirsizlik altında akıl yürütmede olasılıksal modelleri değerlendirir. |
Öğrenim Türü
İkinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Yok
Dersin İçeriği
Bu ders, yapay zekanın temel kavramlarını akıllı ajan modellerini, arama ve problem çözme yöntemlerini, bilgi temsili ve çıkarım tekniklerini, belirsizlik altında karar verme süreçlerini, planlama yaklaşımlarını ve olasılıksal modelleri kapsar.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik | Uygulama | [OgretimYontemVeTeknikleri] | [OnHazirlik] |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Yapay zeka kavramı ve tarihsel gelişimi | Anlatım yöntemi | ||
| 2 | Akıllı ajanlar ve ortamlar | Anlatım yöntemi | ||
| 3 | Arama temelleri ve temel yöntemler | Anlatım yöntemi | ||
| 4 | Sezgisel arama yöntemleri | Anlatım yöntemi | ||
| 5 | Oyunlarda arama yöntemleri | Anlatım yöntemi | ||
| 6 | Kısıt tabanlı problemler | Anlatım yöntemi | ||
| 7 | Mantığın temelleri ve çıkarım | Anlatım yöntemi | ||
| 8 | Vize | |||
| 9 | Birinci mertebe mantık ve akıl yürütme yöntemleri | Anlatım yöntemi | ||
| 10 | Planlama yaklaşımları | Anlatım Yöntemi | ||
| 11 | Belirsizlik altında akıl yürütme ve olasılık temelleri | Anlatım Yöntemi | ||
| 12 | Zamana bağlı olasılıksal modeller | Anlatım Yöntemi | ||
| 13 | İnsanlar ve robotlar | Anlatım Yöntemi | ||
| 14 | Etik, hukuk ve gelecek perspektifleri | Anlatım Yöntemi | ||
| 15 | Final |
Ders Kitabı Malzemesi Önerilen Kaynaklar
Artificial Intelligence: A Modern Approach, Global Edition, Stuart Russell, Peter Norvig
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 70 |
| Quiz | 1 | 30 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Adet | Değer |
| Final Sınavı | 1 | 70 |
| Quiz | 1 | 30 |
| 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 | 6 | 6 |
| Final Sınavı | 1 | 7 | 7 |
| Quiz | 2 | 35 | 70 |
| Derse Katılım | 14 | 3 | 42 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 125 | ||
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 | PÇ 17 | |
| ÖÇ 1 | 2 | 2 | 1 | 2 | 3 | 2 | 2 | 1 | 2 | 4 | 3 | 4 | 3 | 2 | 5 | 3 | 1 |
| ÖÇ 2 | 2 | 2 | 1 | 2 | 4 | 2 | 2 | 1 | 2 | 4 | 3 | 4 | 3 | 2 | 5 | 3 | 1 |
| ÖÇ 3 | 2 | 2 | 1 | 2 | 4 | 2 | 2 | 1 | 2 | 4 | 3 | 3 | 3 | 2 | 5 | 3 | 1 |
| ÖÇ 4 | 2 | 2 | 1 | 2 | 4 | 2 | 2 | 1 | 2 | 4 | 3 | 3 | 3 | 2 | 5 | 3 | 1 |
| ÖÇ 5 | 2 | 2 | 1 | 2 | 4 | 2 | 2 | 1 | 2 | 4 | 3 | 3 | 3 | 2 | 5 | 3 | 1 |
| ÖÇ 6 | 2 | 2 | 1 | 2 | 4 | 2 | 2 | 1 | 2 | 4 | 3 | 3 | 3 | 2 | 5 | 3 | 1 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek