| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS | | EM310.2B | Yapay Zeka | Seçmeli | 3 | 6 | 5 |
|
| Dersin Seviyesi |
| Lisans |
| Dersin Amacı |
| Yapay Zekanın genel yapısı ve algoritmaları verilerek yapay zeka uygulamalarının öğretilmesi. |
| Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri |
| Dr. Öğr. Üyesi Çağatay TEKE |
| Öğrenme Çıktıları |
| 1 | Yapay Zekanın genel yapısını kavramak | | 2 | Yapay Sinir Ağlarını kavramak | | 3 | Uzman Sistemleri kavramak | | 4 | Genetik Algoritmaları kavramak | | 5 | Bulanık Önermeler Mantığını kavramak |
|
| Öğrenim Türü |
| Birinci Öğretim |
| Dersin Ön Koşulu Olan Dersler |
| Yok |
| Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar |
| Yok |
| Dersin İçeriği |
| Temel kavramlar (arama, problem çözme, bilgi gösterim metotları, planlama, doğal dil işleme), Yapay Sinir Ağları, Uzman Sistemler, Genetik Algoritmalar, Bulanık Önermeler Mantığı. |
| Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği |
|
| 1 | Yapay Zeka’ya giriş | | | | 2 | Problem Çözme, Doğal Dil İşleme | | | | 3 | Planlama, Arama, Vizyon, Robotik, Etmen | | | | 4 | Bilgi Gösterim Metotları | | | | 5 | Uzman Sistemlere genel giriş | | | | 6 | Uzman Sistemler | | | | 7 | Uzman Sistemler örneği | | | | 8 | Ara Sınav | | | | 9 | Bulanık Önermeler Mantığına genel giriş | | | | 10 | Bulanık Önermeler Mantığı örneği | | | | 11 | Yapay Sinir Ağlarına genel giriş | | | | 12 | Yapay Sinir Ağları (Çok Katmanlı Algılayıcılar-Backpropagation) | | | | 13 | Yapay Sinir Ağları örneği | | | | 14 | Yapay Sinir Ağları (LVQ Ağı) | | | | 15 | Genetik Algoritmalar | | |
|
| Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar |
| Russell S., Norvig P., 2002, "Artificial Intelligence: A modern approach", Prentice Hall series in Artificial Intelligence, 2nd Edition
Luger G.F., 2004, "Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving", Addison-Wesley, 5th Edition
Uzman sistemler: Bir Yapay Zeka Uygulaması, Novruz Allahverdi, 2002
Kusiak, A., Intelligent Manufacturing Systems, Prentice Hall International Editions, New Jersey, 1990.
Patterson D.W., 1990, "Introduction to artificial intelligence and expert systems", Prentice Hall |
| Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları |
|
| Değerlendirme | |
| Ara Sınav | 1 | 100 | | TOPLAM | 100 | |
| Final Sınavı | 1 | 100 | | TOPLAM | 100 | | Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 | | Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 | | TOPLAM | 100 |
| | Dersin Sunulduğu Dil | | Türkçe | | Staj Durumu | | Yok |
|
| İş Yükü Hesaplaması |
|
| Ara Sınav | 1 | 1 | 1 |
| Final Sınavı | 1 | 2 | 2 |
| Derse Katılım | 14 | 3 | 42 |
| Bireysel Çalışma | 14 | 4 | 56 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 3 | 4 | 12 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 5 | 5 | 25 |
|
| Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi |
| ÖÇ1 | 4 | 2 | 3 | 4 | 3 | | 3 | 4 | | ÖÇ2 | 4 | 5 | 4 | 3 | 4 | | 5 | | | ÖÇ3 | 3 | 5 | 4 | 4 | 4 | | 5 | | | ÖÇ4 | 4 | 5 | 4 | 4 | 4 | 4 | 5 | | | ÖÇ5 | 5 | 5 | 4 | 3 | 4 | 4 | 5 | |
|
| * Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek |
 |
| |