BIL 404

Yapay Zekâ

Dersin Adı: BIL 404 Yapay Zekâ
Dersin Türü Zorunlu
Verildiği Yarıyıl 8
AKTS Kredi Değeri 5
Kredi Değeri 3
Teorik Saati 3
Uygulama Saati 0
Laboratuvar Saati 0
Ön Kosul Dersi
Dersin Dili Türkçe
Öğretim Şekli Örgün Sistem
Dersi Kimler Alabilir lisans
Dersin Öğretim Elemanı
Dersin Öğretim Yönetimi Sözel Anlatım
Önerilen Ders Kitabı Stuart Russell, Peter Norvig; Artificial Intelligence A Modern Approach, Prentice-Hall, Inc., 1995.
Yardımcı Ders Kitabı Ivan Bratko, Prolog programming for Artificial Intelligence, Addison Wesley Publisher limited, 2001.
Dersin Amacı İnsan beyninin öğrenme mekanizmasının modellenerek bilgisayarların tasarımı gün geçtikçe önem kazanmaktadır. Bu derste öğrenme teknikleri anlatılarak, zeki sistemlerin tasarımında gerekli bilgi ve becerilerin kazandırılması amaçlanmaktadır.
Dersin Özeti

Yapay zekâya giriş ve temel kavramlar, Problem çözümü, Arama metotları, Öğrenme, Yapay zekâ metotları, Yapay Sinir ağları, uzman sistemler, bulanık mantık, zeki etmenler ve uygulama alanları

Dersin Öğrenim Çıktıları

1.       Yapay zekanın temellerini kavramak

2.       İnsan ve hayvan düşünme sistemine benzer program ve makine geliştirmenin temelleri öğrenmek,

3.       yapay zekada kullanılan metotlar ve algoritmaları öğrenme ve kullanabilme,

4.       Karşılaşılan problemlere uygun yapay zeka metotları ile çözüm üretme becerisi kazanır

5.       İnsan bilgisayar etkileşimini anlar

Ölçme ve Değerlendirme
Yarıyıl içi çalışmalar Sayısı Katkı Payı %
Devam
Laboratuar
Uygulama
Alan Çalışması/Staj
Ödevler
Proje/Sunum/Seminer
Kisa Sinavlar
Ara Sınavlar 1 30
Yılsonu sınavı 1 60
Toplam 100
Haftalara Göre Ders Konuları
Hafta Konular
1. Hafta Yapay Zekaya Giriş
2. Hafta Search algoritmaları
3. Hafta Search algoritmaları
4. Hafta Sezgisel Algorithmalar
5. Hafta Sezgisel Algorithmalar
6. Hafta Sezgisel Algoritmalar ve oyun programları
7. Hafta Uzman sistemler
8. Hafta Uzman sistemler
9. Hafta Yapay sinir ağları
10. Hafta Yapay sinir ağları
11. Hafta Zeki etmenler
12. Hafta Genetik algoritmalar
13. Hafta Yapay zeka uygulamaları
14. Hafta Öğrenci ödev sunumları
Program Yeterlilikleri
Dersin Öğrenim Çıktıları ->*
01 02 03 04 05
PY1) PY 01 5 5 5 5 5
PY2) PY 02 5 5 5 5 5
PY3) PY 03 5 5 5 5 5
PY4) PY 04 3 4 4 4 4
PY5) PY 05 2 2 2 2 2
PY6) PY 06 1 1 1 1 1
PY7) PY 07 1 1 1 1 1
PY8) PY 08 1 1 1 1 1
PY9) PY 09 1 1 1 1 1
PY10) PY 10 1 1 1 1 1
PY11) PY 11 1 1 1 1 1
* 01: Çok düşük 02: Düşük 03: Orta 04: Yüksek 05: Çok yüksek
Etkinlikler Sayısı Ön Hazırlık Etkinlik Süresi Toplam İş Yükü
Anlatim 14 2 3 70
Uygulamalı Ders 0 0 0 0
Ödevler 14 0 2 28
Sunum / Seminer hazırlama 0 0 0 0
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön Çalışma, pekiştirme, vb) 14 0 1 14
Dönem Ödevi / Proje Hazırlama 0 0 0 0
Uygulama (Lab., Atölye, Arazi, PDÖ) 0 0 0 0
Diğer Bilgi Edinme Çalışmaları 0 0 0 0
Kısa Sınavlar 0 0 0 0
Ara Sınavlar 1 10 3 13
Yari Yılsonu sınavı 1 22 3 25
Toplam İş Yükü (Saat) 150
*Toplam İş Yükü (saat) / Haftalık İş Yükü (30) = Dersin AKTS Kredisi 5
AVRASYA ÜNİVERSİTESİ
Adnan Kahveci Mahallesi Rize Caddesi No:226 Trabzon / TÜRKİYE
Tel : 0462 334 05 50   |   Faks : 0462 334 64 54  |   e-posta : info@avrasya.edu.tr

Nic Turkey Ynternet Hizmetleri