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

Türkçe

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

PhD(c) 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]
1 Yapay zekaya giriş, yapay zeka algoritmaları kullanım nedenleri, Sözlü Anlatım Yöntemi
2 Öznitelik nedir, bilgi sistemi nasıl temsil edilir, öznitelik indirgeme nasıl yapılır. Öğrenme çeşitleri nelerdir. Vaka Analizi
3 Kavram öğrenme algoritmaları uygulamaları Problem Çözme Yöntemi
4 Kenar çıkarma, türevsel yaklaşımlar, filtreleme. Sözlü Anlatım
5 Karar ağaçları ile problem çözme, öğrenme Problem Çözme
6 Bulanık mantık teorisi, klasik mantıkla karşılaştırma Sözlü Anlarım
7 Vize
8 Bulanık sistem tasarımı ve uygulaması Gösteri Yöntemi
9 Takviyeli öğrenme nedir, Q öğrenme algoritması ve uygulaması Sözlü Anlatım
10 Veri madenciliği nedir, birliktelik kuralları Apriori Algoritması. Tartışrma Yöntemi
11 Veri madenciliği algoritmaları uygulamaları Beyin Fırtınası
12 Yapay sinir ağları, hata geri yayınım algoritması Sözlü Anlatım
13 Yapay sinir ağları öğrenme uygulamaları Problem Çözme
14 Çözüm uzayı oluşturma, sezgisel arama algoritmaları Simülasyon ve Oyunlaştırma
15 Final

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