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
- Etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilmelidir.
- Etkin sunum yapabilme becerisi edinmelidir.
- Açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi edinmelidir.
- Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği konusunda bilinç (farkındalık) edinmelidir.
- Bilgiye erişebilme becerisi edinmelidir.
- Bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi edinmelidir.
- Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci edinmelidir.
- Mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi edinmelidir.
- İş hayatındaki proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi uygulamaları hakkında bilgi edinmelidir.
- Girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık kazanmalıdır.
- Sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi edinmelidir.
- Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi edinmelidir.
- Mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık kazanılmalıdır.
- Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi edinmelidir.
- Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplini alanlarındaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi edinmelidir.
- Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi edinmelidir.
- Karmaşık mühendislik problemlerini çözmek için uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi edinmelidir.
- Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi edinmelidir.
- Modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi edinmelidir.
- Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi edinmelidir.
- Bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi edinmelidir.
- Karmaşık problemlerin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama becerisi edinmelidir.
- Karmaşık problemlerin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi edinmelidir.
- Disiplin içi takımlarda çalışma becerisi edinmelidir.
- Disiplinler arası takımlarda çalışma becerisi edinmelidir.
- Bireysel çalışma becerisi edinmelidir.
- Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi edinmelidir.
- En az bir yabancı dil bilgisi edinmelidir.
Pç-Dç Matrisi
PÇ-ÖÇ matrisi henüz doldurulmamış.