Ders Adı Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS
Yapay Zeka ISE 517 0 3 + 0 3 6
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Dili Türkçe
Dersin Seviyesi YUKSEK_LISANS
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Koordinatörü Dr.Öğr.Üyesi FATMA AKALIN
Dersi Verenler Doç.Dr. İHSAN HAKAN SELVİ,
Dersin Yardımcıları
Dersin Kategorisi Diğer
Dersin Amacı

Günümüzde Zeki sistemlerin oluşturulabilmesi için gerekli olan Yapay zeka kavramını, konuları ve teknolojileri ile beraber tanıma, mühendislikte olan uygulamalarını öğrenmek.

Dersin İçeriği

Yapay zeka, Uzman sistemler, Bulanık mantık, Yapay sinir ağları, Genetik Algoritma 

# Ders Öğrenme Çıktıları Öğretim Yöntemleri Ölçme Yöntemleri
1 Anlatım, Soru-Cevap, Sınav , Ödev,
2 Anlatım, Soru-Cevap, Problem Çözme, Sınav , Ödev,
3 Anlatım, Soru-Cevap, Bireysel Çalışma, Sınav , Ödev,
Hafta Ders Konuları Ön Hazırlık
1 Yapay zekanın temel prensipleri
2 Uzman sistem, Bilgi Mühendisliği, Uzman sistemin genel yapısı
3 Bilginin sunulma yöntemleri, Arama yöntemleri, Çıkarım
4 Uzman Sistemler
5 Uzman Sistem Uygulamaları
6 Bulanık Mantık
7 Bulanık Mantık
8 Bulanık Mantık
9 Yapay Sinir Ağları
10 Yapay Sinir Ağları
11 Yapay Sinir Ağları
12 Genetik Algoritmalar
13 Genetik Algoritmalar
14 Genetik Algoritmalar
Kaynaklar
Ders Notu
Ders Kaynakları

N. Öztürk, “Yapay Zeka Ders Notu”.
P.H. Winston, “Artificial Intelligence”.
K. Parsaye, M. Chignell, “Expert Systems for Experts”. 
T.J. Ross, “Fuzzy Logic With Engineering Applications”.
L.H. Tsoukalas, R.E. Uhrig, “Fuzzy and Neural Approaches in Engineering”.
S. Haykin, “Neural Networks”.

Sıra Program Çıktıları Katkı Düzeyi
1 2 3 4 5
1 Mühendislik alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşabilme, bilgiyi değerlendirme, yorumlama ve uygulama becerisi X
2 Sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlayabilme ve uygulama becerisi; değişik disiplinlere ait bilgileri bütünleştirebilme becerisi X
3 Mühendislik problemlerini kurgulayabilme, çözmek için yöntem geliştirme ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygulama becerisi X
4 Yeni ve orijinal fikir ve yöntemler geliştirme becerisi; sistem, parça veya süreç tasarımlarında yenilikçi çözümler geliştirebilme becerisi X
5 Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlama ve uygulama becerisi; bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları analiz etme ve yorumlama becerisi X
6 Gereksinim duyulan bilgi ve verileri tanımlama, bunlara ulaşma ve değerlendirmede ileri düzeyde beceri X
7 Çok disiplinli takımlarda liderlik yapma, karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirebilme ve sorumluluk alma becerisi X
8 Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, o alandaki veya dışındaki ulusal ve uluslar arası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarabilme becerisi X
9 Mühendislikte uygulanan modern teknik ve yöntemler ile bunların sınırları hakkında kapsamlı bilgileri yorumlama becerisi X
10 Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamaları hakkında farkındalık; gerektiğinde bunları inceleme ve öğrenebilme becerisi X
11 Mühendislik uygulamalarının sosyal ve çevresel boyutlarını anlama ve sosyal çevreye uyum becerisi
12 Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetme yeterliliği
Değerlendirme Sistemi
Yarıyıl Çalışmaları Katkı Oranı
1. Ödev 100
Toplam 100
1. Yıl İçinin Başarıya 40
1. Final 60
Toplam 100
AKTS - İş Yükü Etkinlik Sayı Süre (Saat) Toplam İş Yükü (Saat)