GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| BY216B3.3 | Yapay Zeka | Seçmeli Ders Grubu | 2 | 4 | 2,00 |
Dersin Seviyesi
Önlisans
Dersin Sunulduğu Dil
[DersinAmaci]
Yapay zeka algoritmalarını öğrenmek ve yapay zeka yöntemlerini kullanarak problem çözme yeteneği kazanmak.
Dersi Veren Öğretim GörevlisiGörevlileri
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Yapay zeka yöntemleriyle çözülebilecek problemleri tanır. |
| 2 | Yapay zeka algoritmalarını öğrenir. |
| 3 | Verilen problemi uygun yapay zeka yöntemi ile çözebilir. |
| 4 | Verilen probleme uygun arama yöntemlerini seçebilir. |
Öğrenim Türü
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Yok
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Yok
Dersin İçeriği
Mantıksal etmenler, birinci mertebeden mantık, birinci mertebeden mantıkta çıkarım, Prolog, bilgisiz arama yöntemleri, bilgili arama yöntemleri, sezgisel fonksiyonlar, lokal arama, optimizasyon yöntemleri, oyun algoritmaları, kısıt sağlama problemleri, bilgi temsili, belirsizliği ölçme, olasılıksal akıl yürütme, uzman sistemler.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik | Uygulama | Laboratuvar |
|---|---|---|---|
| 1 | Yapay Zekaya Giriş | ||
| 2 | Akıllı Etmenler | ||
| 3 | Problem Çözme | ||
| 4 | Bilgisiz Arama Yöntemleri | ||
| 5 | Bilgili Arama Yöntemleri, Sezgisel Fonksiyonlar, Lokal Arama, Optimizasyon Yöntemleri | ||
| 6 | Rekabet Ortamında Arama, Oyun Algoritmaları | ||
| 7 | Kısıt Sağlama Problemleri | ||
| 8 | Ara Sınav | ||
| 9 | Bilgi Temsili | ||
| 10 | Mantıksal Etmenler, Önermesel Mantık | ||
| 11 | Birinci Derece Mantık | ||
| 12 | Uzman Sistemler | ||
| 13 | Belirsizlik Ölçümü ve Belirsizlik Yöntemleri | ||
| 14 | Prolog Programlama Dili | ||
| 15 | Prolog Programlama Dili | ||
| 16 | Final Exam |
Ders Kitabı Malzemesi Önerilen Kaynaklar
Stuart Russell, Peter Norvig, Artificial Intelligence A Modern Approach, Prentice-Hall, Inc., 1995. Prof. Dr. Vasif V. Nabiyev, Yapay Zeka, Seçkin Kitabevi, 3.baskı, 2010. Nils J. Nilsson, Artificial Intelligence: A New Synthesis. Morgan Kaufmann, 1998. Richard Neopolitan, Xia Jiang, Contemporary Artificial Intelligence, CRC Press, 2012. George F. Luger, Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving, Addison Wesley, 2004. Ivan Bratko, Prolog Programming for Artificial Intelligence, Pearson Education, 2011.
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 | 2 | 28 |
| Bireysel Çalışma | 7 | 1 | 7 |
| Ödev Problemleri için Bireysel Çalışma | 7 | 2 | 14 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 7 | 1 | 7 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 14 | 1 | 14 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 73 | ||
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 | 2 | 3 | 2 | 1 | 1 | 2 | 5 | 1 | 1 |
| ÖÇ 2 | 1 | 2 | 4 | 2 | 1 | 1 | 2 | 5 | 1 | 1 |
| ÖÇ 3 | 1 | 3 | 4 | 2 | 1 | 1 | 2 | 5 | 1 | 1 |
| ÖÇ 4 | 1 | 3 | 4 | 2 | 1 | 1 | 2 | 5 | 1 | 1 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek