| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Yapay Zeka | ENM 417 | 7 | 3 + 0 | 3 | 4 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | Türkçe |
| 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. |
| Kalkınma Amaçları |
|---|
|
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|---|---|---|
| 1 | Yapay Zekanın genel yapısını kavramak | Anlatım, Soru-Cevap, Beyin Fırtınası, Rol Oynama, | |
| 2 | Yapay Sinir Ağlarını kavramak | Anlatım, Soru-Cevap, Beyin Fırtınası, Tartışma, Grupla Çalışma, Rol Oynama, Gezi / Gözlem, | |
| 3 | Uzman Sistemleri kavramak | Anlatım, Soru-Cevap, Beyin Fırtınası, Tartışma, Grupla Çalışma, Rol Oynama, Gezi / Gözlem, | |
| 4 | Genetik Algoritmaları kavramak | Anlatım, Soru-Cevap, Beyin Fırtınası, Tartışma, Grupla Çalışma, Rol Oynama, Gezi / Gözlem, | |
| 5 | Bulanık Önermeler Mantığını kavramak | Anlatım, Soru-Cevap, Beyin Fırtınası, Tartışma, Grupla Çalışma, Rol Oynama, Gezi / Gözlem, |
| 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 | |||
| 3 | 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 | |||||
| 3 | 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. | ||||||
| 3 | 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. | ||||||
| 3 | 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. | ||||||
| 4 | Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. | ||||||
| 4 | Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. | X | |||||
| 8 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği konusunda farkındalık; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi. | X | |||||
| # | Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı | PÇ 3 | PÇ 3 | PÇ 3 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 4 | PÇ 8 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 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 | 55 |
| 1. Ödev | 15 |
| 2. Ödev | 15 |
| 3. Ödev | 15 |
| Toplam | 100 |
| 1. Yıl İçinin Başarıya | 60 |
| 1. Final | 40 |
| 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 | 1 | 1 |
| Ödev | 1 | 15 | 15 |
| Proje / Tasarım | 1 | 37 | 37 |
| Final | 1 | 1 | 1 |
| Toplam İş Yükü | 150 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 6 | ||
| dersAKTSKredisi | 4 | ||