YAPAY ZEKA
- Ders
- CMPE415 - YAPAY ZEKA
- Bölüm
- Bilgisayar Mühendisliği - İngilizce - Lisans
- Ders Tipi
- Ders
- Durum
- Zorunlu
- Dil
- İngilizce
- Kredi
- 3
- AKTS
- 7
- T+P+L
- 3 + 0 + 1
- Ders Koordinatörleri
- Doç. Dr. Kamil YURTKAN
- Ön Koşul
- Anahtar Sözcükler
Ders Açıklaması
Yapay Zeka dersi, insan zekâsına özgü olan, plan yapma, öğrenme, düşünme, fikir yürütme, sorun çözme ve çevresiyle etkileşim kurabilme gibi yüksek bilişsel fonksiyonları veya otonom davranışları sergilemesi beklenen sistemleri tasarlamak için gerekli olan metodları (araçları) sunar. Ders, yapay zeka'nın (AI) temel bileşenlerini, yapay zeka mimarisini, problem çözmede kullanılan yapay zeka tekniklerini, istenilen hedeflere ulaşmada uygun arama yöntemlerini, ve çeşitli teknikler kullanılarak bilgi gösterimini anlatmaktatdır. İçerdiği konular şunlardır: Problem çözme yöntemleri. Bilgiye dayanmayan arama stratejileri. Bilgiye dayanan arama stratejileri. Bilgi gösterimi. Mantıksal çıkarım. Önerme mantığı. Birinci-sıra mantık. Ders kapsamında incelenen yapay zeka algoritmaları bilgisayar programları ile simüle edilmekte ve öğrenciler ders projesi hazırlamaktadır.
YAPAY ZEKA
Değerlendirme Araçları (Aktif Dönem)
Değerlendirme öğesi tanımlanmamış.
Ders çıktıları
- 01 gain an understanding of the key components of the artificial intelligence (AI)
- 02 gain an understanding of the agent-based AI architecture
- 03 apply artificial intelligence techniques and classifiers in solving problems of a particular domain
- 04 implement basic learning algorithms in machine learning
- 05 represent knowledge using various techniques
Ders Müfredatı
| Hafta | Konu |
|---|---|
| Hafta 1 | Introduction to AI and Problem Solving |
| Hafta 2 | Intelligent Agents |
| Hafta 3 | Intelligent Agents |
| Hafta 4 | Introduction to Machine Learning |
| Hafta 5 | Introduction to Neural Networks - Perceptron Learning |
| Hafta 6 | Introduction to Neural Networks - Feed Forward Neural Networks |
| Hafta 7 | Introduction to Neural Networks - Hopfield Network |
| Hafta 8 | Uninformed Search Strategies - Breadth First Search, Uniform Cost Search, Depth First Search |
| Hafta 9 | Uninformed Search Strategies - Breadth First Search, Uniform Cost Search, Depth First Search |
| Hafta 10 | Midterm Week |
| Hafta 11 | Midterm Week |
| Hafta 12 | Informed Search Strategies - Greedy Search , A* Search |
| Hafta 13 | Informed Search Strategies - Greedy Search , A* Search |
| Hafta 14 | Representation and Logic - Propositional Logic |
| Hafta 15 | Representation and Logic - First Order Logic |
Referans Kitaplar & Ders Materyalleri
- 01 S. Russell, P. Norvig, "Artificial Intelligence: A Modern Approach", Prentice-Hall, 2003.
- 02 Simon Haykin, Neural Networks: A Comprehensive Foundation 2nd Ed. Prentice Hall PTR Upper Saddle River, NJ, USA ©1998 ISBN:0132733501
Ders Çıktıları
Öğrenme çıktısı tanımlanmamış.
Program Çıktıları
- P01 Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi.
- P02 Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi.
- P03 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.
- P04 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.
- P05 Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi.
- P06 Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi.
- P07 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.
- P08 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi.
- P09 Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi.
- P10 Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi , iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi.
- P11 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.
Pç-Dç Matrisi
PÇ-ÖÇ matrisi henüz doldurulmamış.