Ders Adı Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS
Yapay Zekaya Giriş ELM 016 0 3 + 0 3 5
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Dili Türkçe
Dersin Seviyesi Lisans
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Koordinatörü Prof.Dr. RAŞİT KÖKER
Dersi Verenler Prof.Dr. RAŞİT KÖKER,
Dersin Yardımcıları
Dersin Kategorisi Diğer
Dersin Amacı Yapay zeka kavramını açıklayarak mühendislik problemlerinin çözümünde yapay zeka tekniklerini uygun yerlerde kullanabilmek hakkında bilgi sahibi olmak.
Dersin İçeriği Yapay zeka ile ilgili temel kavramlar, bilginin temsili, arama algoritmaları, kural tabanlı öğrenme algoritmaları (Karar destek sistemleri, yönetim bilişim sistemleri, uzman sistemler). Matematiksel morfolojiye dayalı çalışan yapay zeka teknolojileri (Yapay sinir ağları). Öğrenme ve test etme. Performans analizine yönelik hata analiz yöntemleri (MSE, RMS). Optimizasyon amaçlı yapay zeka teknikleri. (Yapay sinir ağları, genetik algoritmalar)
# Ders Öğrenme Çıktıları Öğretim Yöntemleri Ölçme Yöntemleri
1 Yapay zekanın temellerini bilir. Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Sınav , Ödev,
2 Yapay zeka tekniklerini sıralar. Anlatım, Soru-Cevap, Örnek Olay, Sınav , Ödev,
3 Yapay sinir ağlarını kullanarak mühendislik problemlerinin çözümünü bilir. Anlatım, Soru-Cevap, Örnek Olay, Sınav , Ödev,
4
5
Hafta Ders Konuları Ön Hazırlık
1 Yapay Zekaya giriş temel kavramlar.
2 Bİlginin temsili, problemleri bilgisayar ortamında modelleme
3 Arama algoritmaları
4 Sezgisel algoritmalar
5 Kural tabanlı yapay zeka teknolojileri- Karar destek sistemleri
6 Yönetim bilişim sistemleri, uzman sistemler.
7 Yapay sinir ağlarına giriş, tek katmanlı algılayıcı modeli.
8 Çok katmanlı yapay sinir ağı modelinde öğrenme
9 Çok katmanlı yapay sinir ağında geriye yayılım algoritmaları
10 Öğrenme sonrası hata analizi (MSE, RMS)
11 Geri dönüşümlü ağlar: Elman yapay sinir ağı
12 Optimizasyon problemlerine yönelik yapay zeka teknikleri , Genetik algoritmalar
13 Genetik algoritmalar
14 Örnek uygulamalar
Kaynaklar
Ders Notu
Ders Kaynakları 1. Ercan Öztemel, Yapay Sinir Ağları, Papatya Yayıncılık, 2012.
2. Çetin Elmas, Yapay Zeka Uygulamaları, Şeçkin yayıncılık.
2. Vasif V. Nabiyev, Yapay Zeka, Seçkin yayıncılık.
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 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 geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma 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 Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi.
7 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.
8 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi.
9 Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi.
10 Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi.
11 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.
Değerlendirme Sistemi
Yarıyıl Çalışmaları Katkı Oranı
1. Ara Sınav 75
1. Kısa Sınav 2
2. Kısa Sınav 3
1. Ödev 20
Toplam 100
1. Yıl İçinin Başarıya 50
1. Final 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 5 5
Kısa Sınav 2 2 4
Ödev 1 10 10
Final 1 10 10
Toplam İş Yükü 125
Toplam İş Yükü / 25 (Saat) 5
Dersin AKTS Kredisi 5