GERİ DÖN

Ders Öğretim Planı

Dersin Kodu Dersin Adı Dersin Türü Yıl Yarıyıl AKTS Kredi
OYPY275 Yapay Zeka Teknolojileri Seçmeli Ders Grubu 2 3 4.00 3.00

Dersin Seviyesi

Önlisans

Dersin Sunulduğu Dil

Dersin Amacı

Zeka ve yapay zekanın anlaşılması, öğrenme ile problem çözme tekniklerinin öğrenilmesi, arama, sezgisel arama algoritmaları, yapay sinir ağları, bulanık mantık, kavram öğrenme algoritmalarının öğrenilmesi.

Dersi Veren Öğretim GörevlisiGörevlileri

Atakan YERLİ

Öğrenme Çıktıları

1 Yapay Zekanın Kullanım Alanları
2 Yapay zeka teknikleri ile modelleme ve problem çözme
3 Yapay zeka algoritmaları

Öğrenim Türü

Birinci Öğretim

Dersin Ön Koşulu Olan Dersler

yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Dersin İçeriği

Yapay zeka teknolojileri, bilgisayar sistemlerinin insan zekasını taklit etmesine ve belirli görevleri yerine getirmesine olanak tanıyan disiplinlerarası bir alandır. Bu ders, yapay zeka temellerini, makine öğrenmesini, derin öğrenmeyi ve uygulamalarını kapsar. Öğrenciler, yapay zeka teknolojilerinin günlük hayatta ve endüstride nasıl kullanıldığını anlamak için pratik projeler üzerinde çalışma fırsatı bulacaklardır.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta Teorik Uygulama [OgretimYontemVeTeknikleri] [OnHazirlik]
4 Yapay zekaya giriş, yapay zeka algoritmaları kullanım nedenleri,
8 Öznitelik nedir, bilgi sistemi nasıl temsil edilir, öznitelik indirgeme nasıl yapılır. Öğrenme çeşitleri nelerdir.
12 Kavram öğrenme algoritmaları uygulamaları
16 Kenar çıkarma, türevsel yaklaşımlar, filtreleme.
20 Karar ağaçları ile problem çözme, öğrenme
24 Bulanık mantık teorisi, klasik mantıkla karşılaştırma
28 Bulanık sistem tasarımı ve uygulaması
32 Ara Sınav
36 Takviyeli öğrenme nedir, Q öğrenme algoritması ve uygulaması
40 Veri madenciliği nedir, birliktelik kuralları Apriori Algoritması.
44 Veri madenciliği algoritmaları uygulamaları
48 Yapay sinir ağları, hata geri yayınım algoritması
52 Yapay sinir ağları öğrenme uygulamaları
56 Çözüm uzayı oluşturma, sezgisel arama algoritmaları

Ders Kitabı Malzemesi Önerilen Kaynaklar

Artificial Intelligence: A Modern Approach, 4th US ed. by Stuart Russell and Peter Norvig

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 2 2
Final Sınavı 1 2 2
Derse Katılım 14 2 28
Bireysel Çalışma 14 2 28
Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma 1 40 40
Toplam İş Yükü (saat) 100

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
ÖÇ 1 5
ÖÇ 2 5
ÖÇ 3 5
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek