| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Yapay Zeka | BSM 310 | 6 | 3 + 0 | 3 | 5 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Zorunlu |
| Dersin Koordinatörü | Dr.Öğr.Üyesi İSMAİL ÖZTEL |
| Dersi Verenler | |
| Dersin Yardımcıları | Arş. Gör. Ahmet Arslan |
| Dersin Kategorisi | Diğer |
| Dersin Amacı | İnsan beyninin öğrenme mekanizmasının modellenerek bilgisayarların tasarımı gün geçtikçe önem kazanmaktadır. Bu derste öğrenme teknikleri anlatılarak, zeki sistemlerin tasarımında gerekli bilgi ve becerilerin kazandırılması amaçlanmaktadır. |
| Dersin İçeriği | Yapay zekaya giriş ve temel kavramlar, Problem çözümü, Arama metodları, Öğrenme, Yapay zeka metodları, Yapay Sinir ağları, uzman sistemler, bulanık mantık ,zeki etmenler ve uygulama alanları |
| Kalkınma Amaçları |
|---|
|
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|---|---|---|
| 1 | Yapay zekanın temellerini kavramak | Anlatım, Deney ve Laboratuvar, | |
| 2 | İnsan ve hayvan düşünme sistemine benzer program ve makine geliştirmenin temelleri öğrenmek, | Tartışma, Deney ve Laboratuvar, Anlatım, | |
| 3 | yapay zekada kullanılan metodlar ve algoritmaları öğrenme ve kullanabilme, | Tartışma, Rol Oynama, Deney ve Laboratuvar, Anlatım, | |
| 4 | Karşılaşılan problemlere uygun yapay zeka metodları ile çözüm üretme becerilerinin | Eğitsel Oyun, Problem Çözme, Gözlem, Anlatım, |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Yapay zekaya giriş | |
| 2 | Sezgisel problem çözme yaklaşımı | |
| 3 | Oyunlar ve yapay zeka | |
| 4 | Yapay sinir ağları | |
| 5 | Yapay sinir ağları | |
| 6 | Evrişimsel sinir ağları | |
| 7 | Evrişimsel sinir ağları | |
| 8 | Çekişmeli üretici ağlar | |
| 9 | Doğal dil işleme | |
| 10 | Doğal dil işleme | |
| 11 | Genetik algoritmalar | |
| 12 | Bulanık mantık | |
| 13 | Proje sunumları | |
| 14 | Proje sunumları |
| Kaynaklar | |
|---|---|
| Ders Notu | |
| Ders Kaynakları | Stuart Russell, Peter Norvig; Yapay Zeka: Modern Bir Yaklaşım, 2023 Stuart Russell, Peter Norvig; Artificial Intelligence A Modern Approach, 2020 Çetin Elmas; Yapay Zeka Uygulamaları, 2018 Vasif Nabiyev ; Yapay Zeka, 2016 |
| Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi. | ||||||
| 2 | Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. | X | |||||
| 3 | Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. | X | |||||
| 4 | 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. | ||||||
| 5 | Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi. | ||||||
| 6 | Bilişim Teknolojilerinin yönetim, denetim, gelişim ve güvenliği/güvenilirliği hakkında bilgi sahibi olma ve farkındalık, | ||||||
| 7 | Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi. | ||||||
| 8 | 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. | ||||||
| 9 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi. | ||||||
| 10 | Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi. | ||||||
| 11 | Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi. | ||||||
| 12 | Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık. | ||||||
| # | 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 | PÇ 12 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Yapay zekanın temellerini kavramak | 4 | 3 | ||||||||||
| 2 | İnsan ve hayvan düşünme sistemine benzer program ve makine geliştirmenin temelleri öğrenmek, | 3 | 3 | ||||||||||
| 3 | yapay zekada kullanılan metodlar ve algoritmaları öğrenme ve kullanabilme, | 4 | 4 | ||||||||||
| 4 | Karşılaşılan problemlere uygun yapay zeka metodları ile çözüm üretme becerilerinin | 4 | 4 |
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| Toplam | 0 |
| Toplam | 0 |
| AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) | 14 | 3 | 42 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 14 | 3 | 42 |
| Ara Sınav | 1 | 8 | 8 |
| Kısa Sınav | 1 | 1 | 1 |
| Ödev | 2 | 5 | 10 |
| Final | 1 | 8 | 8 |
| Toplam İş Yükü | 111 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 4,44 | ||
| Dersin AKTS Kredisi | 5 | ||