GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| MY102Z | Mühendislikte Yapay Zeka | Seçmeli Ders Grubu | 1 | 1 | 6,00 |
Dersin Seviyesi
Yüksek Lisans
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
[DersinAmaci]
Yapay Zekanın genel yapısı ve algoritmaları verilerek yapay zeka uygulamalarının öğretilmesi.
Dersi Veren Öğretim GörevlisiGörevlileri
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
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
| Hafta | Teorik | Uygulama | Laboratuvar |
|---|---|---|---|
| 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
| 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 | 30 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 70 | |
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 | 3 | 42 |
| Bireysel Çalışma | 14 | 3 | 42 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 6 | 4 | 24 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 10 | 7 | 70 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 181 | ||
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 | PÇ 12 | |
| ÖÇ 1 | 4 | 2 | 3 | 4 | 3 | 1 | 3 | 4 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| ÖÇ 2 | 4 | 5 | 4 | 3 | 4 | 1 | 5 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| ÖÇ 3 | 3 | 5 | 4 | 4 | 4 | 1 | 5 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| ÖÇ 4 | 4 | 5 | 4 | 4 | 4 | 4 | 5 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| ÖÇ 5 | 5 | 5 | 4 | 3 | 4 | 4 | 5 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek