Ders Adı Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS
Yapay Zeka Temelleri SWE 308 6 3 + 0 3 6
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Dili İngilizce
Dersin Seviyesi Lisans
Dersin Türü Zorunlu
Dersin Koordinatörü Dr.Öğr.Üyesi GÖZDE YOLCU ÖZTEL
Dersi Verenler Dr.Öğr.Üyesi GÖZDE YOLCU ÖZTEL,
Dersin Yardımcıları
Dersin Kategorisi Diğer
Dersin Amacı

Yapay zeka tekniklerinin öğretilerek, yapay zeka problemlerinin çözülmesi için alt yapıyı oluşturmak.

Dersin İçeriği
Kalkınma Amaçları
# Ders Öğrenme Çıktıları Öğretim Yöntemleri Ölçme Yöntemleri
1 Yapay zeka temellerini kavramak Deney ve Laboratuvar, Beyin Fırtınası,
2 İnsan ve hayvan düşünce sistemine benzer makine geliştirmenin temellerini kavramak Anlatım, Gezi / Gözlem, Deney ve Laboratuvar, Tartışma,
3 yapay zekada kullanılan metotların ve algoritmaların öğrenilmesi Tartışma, Anlatım, Gözlem, Deney ve Laboratuvar,
4 karşılaşılan problem için uygun metot ve algoritmanın seçilebilmesi Eğitsel Oyun, Problem Çözme, Anlatım, Deney ve Laboratuvar,
Hafta Ders Konuları Ön Hazırlık
1 Yapay zekaya giriş
2 Sezgisel problem çözme
3 Oyunlarda yapay zeka
4 Öğrenme metotları
5 Yapay sinir ağları
6 Evrişimsel sinir ağları
7 Özyinelemeli sinir ağları
8 Derin inanç ağları
9 Genetik algoritmalar
10 Bulanık mantık
11 Uzman sistemler
12 Yapay zekada optimizasyon algoritmaları
13 Öğrenci sunumları ve uygulamalar
14 Öğrenci sunumları ve uygulamalar
Kaynaklar
Ders Notu
Ders Kaynakları

Stuart Russell, Peter Norvig; Artificial Intelligence A Modern Approach, 2009

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.
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.
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 zeka temellerini kavramak
2 İnsan ve hayvan düşünce sistemine benzer makine geliştirmenin temellerini kavramak
3 yapay zekada kullanılan metotların ve algoritmaların öğrenilmesi
4 karşılaşılan problem için uygun metot ve algoritmanın seçilebilmesi
Değerlendirme Sistemi
Yarıyıl Çalışmaları Katkı Oranı
1. Ara Sınav 60
1. Kısa Sınav 10
2. Kısa Sınav 10
1. Ödev 20
Toplam 100
1. Final 50
1. Yıl İçinin Başarıya 50
Toplam 100
AKTS - İş Yükü Etkinlik Sayı Süre (Saat) Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) 16 3 48
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) 16 3 48
Ara Sınav 1 7 7
Ödev 1 7 7
Final 1 7 7
Toplam İş Yükü 117
Toplam İş Yükü / 25 (Saat) 4,68
Dersin AKTS Kredisi 6