Yazdır

Ders Tanımı

Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS
ARTIFICIAL INTELLIGENCE ISE 517 0 3 + 0 3 6
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Dili Türkçe
Dersin Seviyesi Yüksek Lisans
Dersin Türü SECMELI
Dersin Koordinatörü Dr.Öğr.Üyesi MÜMTAZ İPEK
Dersi Verenler
Dersin Yardımcıları
Dersin Kategorisi
Dersin Amacı

To learn the concept of Artificial Intelligence including subjects and technologies, which is necessary for the creation of intelligent systems today,  to learn the applications in engineering.

Dersin İçeriği

Atificial Intelligence, Exper Systems, Ariticial Neural Networks, Genetic Algorithms, Fuzzy Logic.

Dersin Öğrenme Çıktıları Öğretim Yöntemleri Ölçme Yöntemleri
1 - 1 - 2 - A - C -
2 - 1 - 2 - 15 - A - C -
3 - 1 - 2 - 14 - A - C -
Öğretim Yöntemleri: 1:Lecture 2:Question-Answer 15:Problem Solving 14:Self Study
Ölçme Yöntemleri: A:Testing C:Homework

Ders Akışı

Hafta Konular ÖnHazırlık
1 Basic Principles of AI
2 Expert Systems (ES), Knowledge Engineering, Basic stucture of ES
3 Methods of knowledge presentation, search methods, knowledge extraction
4 Expert Systems
5 Applications of Expert Systems
6 Fuzzy Logic
7 Fuzzy Logic
8 Fuzzy Logic
9 Artificial Neural Networks
10 Artificial Neural Networks
11 Artificial Neural Networks
12 Genetic Algorithm
13 Genetic Algorithm
14 Genetic Algorithm

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”.


Döküman Paylaşımı


Dersin Program Çıktılarına Katkısı

No Program Öğrenme Çıktıları KatkıDüzeyi
1 2 3 4 5

Değerlendirme Sistemi

YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARI SIRA KATKI YÜZDESİ
AraSinav 1 40
Odev 1 60
Toplam 100
Yıliçinin Başarıya Oranı 50
Finalin Başarıya Oranı 50
Toplam 100

AKTS - İş Yükü

; ;