| Dersin Türü | Seçmeli |
|---|
| Dersin Düzeyi | Lisans |
|---|
| Dersin Yılı | - |
|---|
| Dersin Yarıyılı | - |
|---|
| AKTS | 5 |
|---|
| Öğretim Eleman(lar)ı |
|
| Öğrenme Kazanımları |
Bu dersin sonunda öğrenciler;
- Yapay zekanın ne olduğunu, konularını ve ilgi alanlarını öğrenir.
- Problem çözme teknikleri, bilgi gösterimi ve akıl yürütme konularında bilgilenir.
- Önermeler mantığı ve birinci derece yüklem mantığı ile mantıksal programlamanın nasıl yapılacağını öğrenir.
- Makine öğrenmesi kavramını öğrenerek akıllı ve öğrenebilen sistemler geliştirme konusunda bilgi edinir.
- Eğitimli ve eğitimsiz sınıflandırma teknikleri hakkında genel bilgi birikimine sahip olur.
|
| Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
|---|
| Önkoşullar | Yok |
|---|
| Önerilen Dersler | Yok |
|---|
| Ders Tanımı | Problem çözme teknikleri. Bilgi gösterimi ve akıl yürütme. Önermeler mantığı ve birinci derece yüklem mantığının söz dizimi, anlam bilgisi ve ispat teorisi (tümdengelimli akıl yürütme). Belirsizlik. Olasılıksal akıl yürütme. Uzman sistemler ve otomatik öğrenme. |
|---|
| Ders İçeriği |
| HAFTA |
KONULAR |
|
1. Hafta |
Yapay Zeka Kavramı ve Giriş. |
|
2. Hafta |
Akıllı Ajanlar. |
|
3. Hafta |
Problem Çözümü ve Arama. |
|
4. Hafta |
Bilgisiz Arama Stratejileri. |
|
5. Hafta |
Bilgili Arama Stratejileri. |
|
6. Hafta |
Mantık Kavramı, Önermeler ve Çıkarım. |
|
7. Hafta |
Mantık Programlama: Prolog Dili. |
|
8. Hafta |
Ara-sınav |
|
9. Hafta |
Prolog Dili ile problem çözme. |
|
10. Hafta |
Makine Öğrenmesi ve Genel Kavramlar. |
|
11. Hafta |
Sınıflandırma Yöntemleri. |
|
12. Hafta |
Kümeleme Algoritmaları. |
|
13. Hafta |
Genetik Algoritma'ya Giriş. |
|
14. Hafta |
Yapay Sinir Ağları'na Giriş. |
|
15. Hafta |
Genel Tekrar. |
|
| Kaynaklar | Russell S., Norvig P. Artificial Intelligence: A Modern Approach, Prentice Hall, 2003, Second Edition, ISBN: 9780137903955
Vasif V. Nabiyev, 2010, Yapay Zeka, Seçkin Yayıncılık, 3. Basım, Ankara. |
|---|
| Öğretim Yöntemleri |
- Eğitim-Uygulama
- Sorun/Problem Çözme
- Proje
- Rapor Hazırlama
- Sunum
- Deney
- Anlatım
- Soru-Cevap
|
|---|
| Değerlendirme |
|
Sayısı |
Toplam Katkısı (%) |
| Ara Sınav |
1 |
35 |
| Ödev |
2 |
10 |
| Mini-Sınav |
4 |
15 |
| Toplam(%) |
|
60 |
| Yıl İçinin Başarıya Oranı(%) |
|
60 |
| Finalin Başarıya Oranı(%) |
|
40 |
| Toplam(%) |
|
100 |
|
| AKTS İş Yükü |
| Aktivite |
Sayı |
Süre (Saat) |
İş Yükü |
| Ara Sınav |
1 |
1.5 |
1.5 |
| Kısa Sınavlara hazırlık |
|
|
|
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi |
|
|
|
| Final Sınavına Hazırlık |
1 |
20 |
20 |
| Ders Saati |
14 |
3 |
42 |
| Ara Sınava Hazırlık |
1 |
15 |
15 |
| Laboratuvar |
|
|
|
| Final Sınavı |
1 |
1.5 |
1.5 |
| Ödevler |
|
|
|
| Proje |
1 |
70 |
70 |
| Kısa Sınavlar |
4 |
0.5 |
2 |
| Toplam İş Yükü | 152 |
| Toplam İş Yükü / 30 | 5.06 |
| Dersin AKTS Kredisi | 5 |
|
| Dil | - |
|---|
| Staj / Uygulama | Yok |
|---|
