| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Yapay Zeka | ENM 417 | 7 | 3 + 0 | 3 | 5 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | Türkçe / İngilizce |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Doç.Dr. SAFİYE SENCER |
| Dersi Verenler | |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Kategorisi | Diğer |
| Dersin Amacı | Yapay Zekanın genel yapısı ve algoritmaları verilerek yapay zeka uygulamalarının öğretilmesi. |
| Dersin İçeriği | Temel kavramlar (arama, problem çözme, bilgi gösterim metotları, planlama, doğal dil işleme), Yapay Sinir Ağları, Uzman Sistemler, Genetik Algoritmalar, Bulanık Önermeler Mantığı. |
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|---|---|---|
| 1 | Yapay Zekanın genel yapısını kavramak | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Örnek Olay, | Sınav , Performans Görevi, |
| 2 | Yapay Sinir Ağlarını kavramak | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Gösterip Yaptırma, Örnek Olay, Problem Çözme, | Sınav , Ödev, Performans Görevi, |
| 3 | Uzman Sistemleri kavramak | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Gösterip Yaptırma, Örnek Olay, Problem Çözme, | Sınav , Ödev, Performans Görevi, |
| 4 | Genetik Algoritmaları kavramak | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Gösterip Yaptırma, Örnek Olay, Problem Çözme, | Sınav , Ödev, Performans Görevi, |
| 5 | Bulanık Önermeler Mantığını kavramak | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Gösterip Yaptırma, Örnek Olay, Problem Çözme, | Sınav , Ödev, Performans Görevi, |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Yapay Zekaya giriş | |
| 2 | Problem Çözme, Doğal Dil İşleme | |
| 3 | Bilgi Gösterim Metotları | |
| 4 | Planlama, Arama, Vizyon, Robotik, Etmen | |
| 5 | Yapay Sinir Ağlarına genel giriş | |
| 6 | Yapay Sinir Ağları (Çok Katmanlı Algılayıcılar-Backpropagation) | |
| 7 | Yapay Sinir Ağları (LVQ Ağı) | |
| 8 | Uzman Sistemlere genel giriş | |
| 9 | Uzman Sistemler | |
| 10 | Uzman Sistemler örneği | |
| 11 | Genetik Algoritmalara genel giriş | |
| 12 | Genetik Algoritmalar örneği | |
| 13 | Bulanık Önermeler Mantığına genel giriş | |
| 14 | Bulanık Önermeler Mantığı örneği |
| Kaynaklar | |
|---|---|
| Ders Notu | Ders ile ilgili sunumlar www.ie.sakarya.edu.tr adresine yüklenecektir. |
| Ders Kaynakları | 1-Russell S., Norvig P., 2002, "Artificial Intelligence: A modern approach", Prentice Hall series in Artificial Intelligence, 2nd Edition 2- Luger G.F., 2004, "Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving", Addison-Wesley, 5th Edition 3- Patterson D.W., 1990, "Introduction to artificial intelligence and expert systems", Prentice Hall 4- Lauriere J.L., 1990, "Problem Solving and Artificial Intelligence", Prentice Hall 5- Elmas, Ç Yapay Zeka Uygulamaları Seçkin Yayıncılık, Yayın Yılı: 2007 6- Görz, G., Nebel, B., Yapay Zeka, İnkılap Kitabevi, Yayın Yılı: 2006; |
| Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Matematik, fen bilimleri ve kendi dalları ile ilgili mühendislik konularında yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgilerini kullanarak karmaşık Endüstri Mühendisliği problemlerini modelleyebilme ve çözebilme becerisi | X | |||||
| 2 | Karmaşık Endüstri Mühendisliği problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analitik yöntemler ile modelleme tekniklerini seçme ve uygulama becerisi | X | |||||
| 3 | Endüstri Mühendisliği alanında karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi | X | |||||
| 4 | Endüstri Mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi | X | |||||
| 5 | Endüstri Mühendisliği alanındaki karmaşık problemlerinin, araştırma konularının incelenmesi amacıyla deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi | X | |||||
| 6 | Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi | X | |||||
| 7 | Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi | X | |||||
| 8 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi | X | |||||
| 9 | Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi | X | |||||
| 10 | Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi | X | |||||
| 11 | Endüstri Mühendisliği alanındaki uygulamaların evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık | X | |||||
| # | Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı | PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | PÇ 11 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Yapay Zekanın genel yapısını kavramak | |||||||||||
| 2 | Yapay Sinir Ağlarını kavramak | |||||||||||
| 3 | Uzman Sistemleri kavramak | |||||||||||
| 4 | Genetik Algoritmaları kavramak | |||||||||||
| 5 | Bulanık Önermeler Mantığını kavramak |
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| 1. Ara Sınav | 60 |
| 1. Kısa Sınav | 20 |
| 1. Ödev | 20 |
| Toplam | 100 |
| 1. Yıl İçinin Başarıya | 50 |
| 1. Final | 50 |
| Toplam | 100 |
| AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) | 16 | 2 | 32 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 16 | 3 | 48 |
| Ara Sınav | 1 | 12 | 12 |
| Ödev | 1 | 10 | 10 |
| Performans Görevi (Laboratuvar) | 1 | 14 | 14 |
| Toplam İş Yükü | 116 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 4,64 | ||
| dersAKTSKredisi | 5 | ||