GERİ DÖN

Ders Öğretim Planı

Dersin Kodu Dersin Adı Dersin Türü Yıl Yarıyıl AKTS
BY212B3.3 Yapay Zeka Uygulamaları II Seçmeli Ders Grubu 2 4 6,00

Dersin Seviyesi

Önlisans

Dersin Sunulduğu Dil

[DersinAmaci]

Bu dersin temel amacı, farklı uygulama alanları için temel AI Yöntemleri ve Bulanık Mantık Teoreminin teorik arka planını öğrendikten sonra gerçek dünya problemlerini çözmek için otomatik modeller oluşturmaktır.

Dersi Veren Öğretim GörevlisiGörevlileri

Öğrenme Çıktıları

1 Farklı çalışma alanları için Yapay Zekanın temel kavramlarını ve yöntemlerini yorumlar.
2 Farklı çalışma alanları için Bulanık Mantık teoremi ve uygulamalarını analiz eder.
3 Farklı çalışma alanları için Temel Yapay Zeka Yöntemlerini ve Bulanık Mantık teoremini ilgili projelerde uygular.

Öğrenim Türü

Birinci Öğretim

Dersin Ön Koşulu Olan Dersler

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Dersin İçeriği

Giriş, Turing testi, Yapay Zekanın Genel Tarihçesi, Bilgi akışı, Bilgi Gösterimi ve Bilginin sistem içinde çalışması, Uzman Sistemler, Farklı Uygulama Alanları için Uzman Sistemler ve Uygulamaları-I, Farklı Uygulama Alanları için Uzman Sistemler ve Uygulamaları-II, Farklı Uygulama Alanları için Hibrit Yapay Sinir Ağları ve Uzman Sistemler-I, Farklı Uygulama Alanları için Hibrit Yapay Sinir Ağları ve Uzman Sistemler-II, Bulanık Mantık Teoremi, Farklı Uygulama Alanları için Bulanık Mantık Teoremi ve Uygulamaları-I (ANFIS), Farklı Uygulama Alanları için Bulanık Mantık Teoremi ve Uygulamaları-II (ANFIS), Genetik Algoritmalar, Farklı Uygulama Alanları için Genetik Algoritmalar ve Uygulamaları.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta Teorik Uygulama Laboratuvar
1 Giriş, Yapay Zekanın Genel Tarihçesi Turing testi
2 Bilgi akışı Bilgi Gösterimi ve Bilginin sistem içinde çalışması
3 Uzman Sistemler Uzman Sistemler
4 Farklı Uygulama Alanları için Uzman Sistemler Farklı Uygulama Alanları için Uzman Sistemler ve Uygulamaları-I
5 Farklı Uygulama Alanları için Uzman Sistemler Farklı Uygulama Alanları için Uzman Sistem Uygulamaları
6 Farklı Uygulama Alanları için Hibrit Yapay Sinir Ağları Farklı Uygulama Alanları için Hibrit Yapay Sinir Ağları Uygulamaları
7 Farklı Uygulama Alanları için Hibrit Yapay Sinir Ağları II Farklı Uygulama Alanları için Hibrit Yapay Sinir Ağları Uygulamaları II
8 Midterm Exam
9 Bulanık Mantık Teoremi Bulanık Mantık Teoremi
10 Genetik Algoritmalar Genetik Algoritma Uygulamaları
11 Genetik Algoritma Genetik Algoritma Uygulamaları
12 Farklı Uygulama Alanları için Genetik Algoritmalar Farklı Uygulama Alanları için Genetik Algoritma Uygulamaları
13 Proje sunumları
14 Proje sunumları
15 Proje sunumları
16 Final Sınavı

Ders Kitabı Malzemesi Önerilen Kaynaklar

Russell, S. & Norvig, P. (1995). Artificial Intelligence A Modern Approach, Prentice-Hall, Inc. Timothy, J.R. (2010). Fuzzy Logic with Engineering Applications, Third Edition, John Wiley & Sons, Ltd. ISBN: 978-0-470-74376-8. Goldberg, D.E. (1989). Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning, Addison Wesley.

Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları

Değerlendirme

Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri Adet Değer
Ara Sınav 1 100
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 1 1
Final Sınavı 1 2 2
Derse Katılım 14 6 84
Uygulama/Pratik 7 2 14
Proje Hazırlama 2 5 10
Proje Sunma 1 2 2
Bireysel Çalışma 14 1 14
Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma 7 2 14
Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma 14 2 28
Performans 2 1 2
Ev Ödevi 4 2 8
Toplam İş Yükü (saat) 179

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