Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
---|---|---|---|---|---|
İşletmelerde Yapay Zeka | ENM 509 | 0 | 3 + 0 | 3 | 6 |
Ön Koşul Dersleri | |
Önerilen Seçmeli Dersler | |
Dersin Dili | Türkçe |
Dersin Seviyesi | YUKSEK_LISANS |
Dersin Türü | Seçmeli |
Dersin Koordinatörü | Doç.Dr. ESRA TEKEZ |
Dersi Verenler | |
Dersin Yardımcıları | |
Dersin Kategorisi | Diğer |
Dersin Amacı | Günümüzde Zeki sistemlerin oluşturulabilmesi için gerekli olan Yapay zeka kavramını, konuları ve teknolojileri ile beraber tanıma, mühendislikte olan uygulamalarını öğrenme |
Dersin İçeriği | Zeka, yapay zeka kavramları, bilgi gösterimi, öğrenme, çıkarsama, yapay zeka arama metotları, bilgi tabanlı sistemler, yapay zekanın mühendislik uygulamalarından örnekler |
# | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
---|---|---|---|
1 | Yapay zeka konularını ve teknolojilerini tanımlar , uygulama alanlarına örnekler verir | ||
2 | Uzman sistemlerin mühendislikte uygulama alanlarını açıklar | ||
3 | Uzman sistem kabuğunu (EXSYS) kullanır ve işletme problemlerinin çözümü için bir US geliştirir | ||
4 | Yapay sinir ağlarının (YSA) işletmelerde uygulama alanlarını açıklar ve ilgili problemler/iyileştirmeler için YSA kullanımının uygunluğunu belirler | ||
5 | Hata geri yayılım algoritmasını kullanır, sonuçlarını yorumlar | ||
6 | Bulanık önermeler mantığını tanımlar ve uygulama alanlarını açıklar | ||
7 | Yapay sinir ağları ile uzman sistemlerin mukayesesini yapar | ||
8 | İşletmelerde bir konuyu/bir problemi yapay zeka teknolojisi kullanarak modeller, çözer ve elde ettiği sonuçları değerlendirir | ||
9 | |||
10 |
Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
---|---|---|
1 | Ders Tanıtımı | |
2 | Yapay Zekaya Giriş ve Tarihçe | |
3 | Uzman Sistemler (US) | |
4 | Bilgi Gösterimi | |
5 | Bilgi Çıkarımı | |
6 | İşletmelerde US uygulamaları | |
7 | Bulanık Önermeler Mantığı | |
8 | Bulanık Uzman Sistemler | |
9 | Ara Sınav | |
10 | İşletmelerde Bulanık Mantık Uygulamaları | |
11 | Yapay Sinir Ağları (YSA) | |
12 | Yapay Sinir Ağlarında Bilgi ve Zeka | |
13 | Işletmelerde YSA uygulamaları | |
14 | Zeki Etmenler |
Kaynaklar | |
---|---|
Ders Notu | 1- Ders sunuları Eğitim Bilgi Sistemine (www.ebs.sakarya.edu.tr) yüklenecek |
Ders Kaynakları | 2- Michael Negnevitsky, Artificial Intelligence : A Guide to Intelligent Systems (2nd Edition), Addison Wesley, 2005. 3- Russel, S., Norvig, P., Artificial Intelligence A Modern Approach, Prentice Hall, 2010. 4- Luger, G. Artifcial Intelligence, Addison Wesley, England, 2009. |
Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
1 |
Değerlendirme Sistemi | |
---|---|
Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
1. Ara Sınav | 50 |
1. Ödev | 10 |
1. Performans Görevi (Seminer) | 40 |
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 | 2 | 32 |
Ara Sınav | 1 | 15 | 15 |
Kısa Sınav | 1 | 5 | 5 |
Performans Görevi (Seminer) | 1 | 15 | 15 |
Final | 1 | 20 | 20 |
Toplam İş Yükü | 135 | ||
Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 5,4 | ||
Dersin AKTS Kredisi | 6 |