.png){kind=spacer}
GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS | Kredi |
|---|---|---|---|---|---|---|
| EMEK318 | Yapay Zeka | Seçmeli Ders Grubu | 3 | 6 | 5.00 | 3.00 |
Dersin Seviyesi
Lisans
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
Dersin Amacı
Dersin amacı öğrencilere yapay zeka konusundaki temel teknik ve yöntemler konusunda bilgi sağlamak ve öğrencilerin yapay zeka yöntemlerini pratik problemlerin çözümünde kullanabilme becerisine sahip olmalarını sağlamaktır.
Dersi Veren Öğretim GörevlisiGörevlileri
Doç. Dr. Taner ÇEVİK
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Yapay zeka tekniklerinin temellerini anlamak |
| 2 | Hesapsal problemleri çözmek için arama tekniklerinin uygulanması becerisi |
| 3 | Bilgi temsili, mantık ve çıkarım konularında temel anlayış |
| 4 | Fonksiyonel bir programlama dili öğrenme ve bunu yapay zeka tekniklerinin uygulanmasında kullanma becerisi |
| 5 | Zor hesapsal problemlerin çözümünde makine öğrenme tekniklerini uygulama becerisi. |
| 6 | Yapay zeka tekniklerinin uygulandığı bir proje tasarlayıp geliştirme, raporlayabilme ve sunabilme. |
Öğrenim Türü
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Yok
Dersin İçeriği
Yapay zekânın temel kavram ve yöntemleri. Yapay zekâ kullanarak problem çözme; problem bilgisi kullanan ve kullanmayan arama yöntemleri. Lokal arama yöntemleri ve benzetilmiş tavlama algoritması. Meta-sezgisel algoritmalar. Yapay sinir ağlarına giriş. Oyun Problemleri. Prolog programlama dili, bilgi temsili ve mantıksal çıkarsama.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik | [OgretimYontemVeTeknikleri] | [OnHazirlik] |
|---|---|---|---|
| 1 | Temel Kavramlar, Yapay Zeka tarihi ve felsefesi | ||
| 2 | Zeki Ajanlar | ||
| 3 | Yapay Zeka ile Problem Çözme ve Arama Algoritmalarına Giriş | ||
| 4 | Problem Bilgisi Kullanmayan Arama Algoritmaları | ||
| 5 | Sezgisel Arama | ||
| 6 | Oyun Problemleri | ||
| 7 | Üst-Sezgisel Arama Yöntemleri | ||
| 8 | Bilgi Tabanlı Ajanlar | ||
| 9 | Birinci Dereceden Mantık | ||
| 10 | Birinci Dereceden Mantıkta Çıkarsama | ||
| 11 | Prolog Programlama Dili ve Mantıksal Programlama | ||
| 12 | Prolog Programlama Dili ve Mantıksal Programlama | ||
| 13 | Prolog Programlama Dili ve Mantıksal Programlama | ||
| 14 | Proje Sunumları | ||
| 15 | Final Sınavı |
Ders Kitabı Malzemesi Önerilen Kaynaklar
1. Artificial Intelligence: A Modern Approach (Yazar: Stuart Russell, Peter Norvig Yayınevi: Prentice Hall, Second Edition) 2. Yapay Zekâ Uygulamaları (Yazar: Prof. Dr. Çetin Elmas Yayınevi: Seçkin)
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 25 |
| Proje Sunma | 1 | 50 |
| Ev Ödevi | 3 | 25 |
| 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) |
|---|---|---|---|
| Final Sınavı | 1 | 2 | 2 |
| Derse Katılım | 14 | 3 | 42 |
| Proje Sunma | 1 | 20 | 20 |
| Bireysel Çalışma | 14 | 2 | 28 |
| Ödev Problemleri için Bireysel Çalışma | 3 | 5 | 15 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 1 | 10 | 10 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 1 | 10 | 10 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 127 | ||
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 | 4 | 5 | 4 | ||||||||
| ÖÇ 2 | 4 | 4 | 4 | 4 | |||||||
| ÖÇ 3 | 4 | 4 | |||||||||
| ÖÇ 4 | 4 | 4 | |||||||||
| ÖÇ 5 | 4 | 4 | 4 | ||||||||
| ÖÇ 6 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek