END 454

Yapay Zekaya Giriş

Dersin Adı: END 454 Yapay Zekaya Giriş
Dersin Türü Seçmeli
Verildiği Yarıyıl 8
AKTS Kredi Değeri 5
Kredi Değeri 3
Teorik Saati 3
Uygulama Saati 0
Laboratuvar Saati 0
Ön Kosul Dersi Yok
Dersin Dili Türkçe
Öğretim Şekli Örgün Sistem
Dersi Kimler Alabilir l
Dersin Öğretim Elemanı
Dersin Öğretim Yönetimi Sözel Anlatım
Önerilen Ders Kitabı 1. Görz, G., Nebel, B., Yapay Zeka, İnkılap Kitabevi, Yayın Yılı: 2006
Yardımcı Ders Kitabı 1. Russell S., Norvig P., 2002, "Artificial Intelligence: A modern approach", Prentice Hall series in Artificial Intelligence, 2nd Edition
Dersin Amacı Yapay Zekanın genel yapısı ve algoritmaları verilerek yapay zeka uygulamalarının öğretilmesi
Dersin Özeti

Temel kavramlar (arama, problem çözme, bilgi gösterim metotları, planlama, doğal dil işleme), Yapay Sinir Ağları, Uzman Sistemler, Genetik Algoritmalar, Bulanık Önermeler Mantığımd+Temel kavramlar (arama, problem çözme, bilgi gösterim metotları, planlama, doğal dil işleme), Yapay Sinir Ağları, Uzman Sistemler, Genetik Algoritmalar, Bulanık Önermeler Mantığı  

Dersin Öğrenim Çıktıları

1. Yapay Zekanın genel yapısını kavrar

2. Yapay Sinir Ağlarını kavrar

3. Uzman Sistemleri kavrar

4. Genetik Algoritmaları öğrenir

5. Bulanık Önermeler Mantığını bilir.

Ölçme ve Değerlendirme
Yarıyıl içi çalışmalar Sayısı Katkı Payı %
Devam 14 0
Laboratuar 0 0
Uygulama 0 0
Alan Çalışması/Staj 0 0
Ödevler 2 5
Proje/Sunum/Seminer 1 5
Kisa Sinavlar 2 10
Ara Sınavlar 1 20
Yılsonu sınavı 1 60
Toplam 100
Haftalara Göre Ders Konuları
Hafta Konular
1. Hafta Yapay Zekaya giriş
2. Hafta Problem Çözme, Doğal Dil İşleme
3. Hafta Bilgi Gösterim Metotları
4. Hafta Planlama, Arama, Vizyon, Robotik, Etmen
5. Hafta Yapay Sinir Ağlarına genel giriş
6. Hafta Yapay Sinir Ağları (Çok Katmanlı Algılayıcılar-Backpropagation)
7. Hafta Yapay Sinir Ağları (LVQ Ağı)
8. Hafta Uzman Sistemlere genel giriş
9. Hafta Uzman Sistemler
10. Hafta Uzman Sistemler örneği
11. Hafta Genetik Algoritmalara genel giriş
12. Hafta Genetik Algoritmalar örneği
13. Hafta Bulanık Önermeler Mantığına genel giriş
14. Hafta Bulanık Önermeler Mantığı örneği
Program Yeterlilikleri
Dersin Öğrenim Çıktıları ->*
01 02 03 04 05
PY1) Matematik, fen ve mühendislik bilgilerini uygular. 3 3 3 3 3
PY2) Deney tasarlar, yapar, sonuçlarını işleyip yorumlar. 2 2 2 2 2
PY3) Bir ihtiyacı karşılamak için, bir sistem, birim veya süreç tasarlar. 3 3 3 3 3
PY4) Çok disiplinli takımlarla etkin bir şekilde çalışabilir, proje yönetir. 1 1 1 1 1
PY5) Endüstri mühendisliği problemlerini tanır, formüle eder, çözer ve yorumlar. 1 1 1 1 1
PY6) Meslek ve ahlaki değerlere sahiptir, meslek-emniyet-çevre sorunlarının bilincindedir. 1 1 1 1 1
PY7) İletişim ve bilişim ve tekniklerini etkin bir şekilde kullanır. 2 2 2 2 2
PY8) Mühendislik çözümlerinin dünya çapındaki etkilerini tanımak için gerekli geniş eğitime sahiptir. 1 1 1 1 1
PY9) Hayat boyu eğitimin gerekliliğini bilir ve eğitimlere katılır. 1 1 1 1 1
PY10) Güncel ve çağın önemli konularını hakkında bilgi sahibidir. 2 2 2 2 2
PY11) Mühendislik mesleği için gerekli teknik, beceri ve modern araçları, paket programları kullanır. 3 3 3 3 3
* 01: Çok düşük 02: Düşük 03: Orta 04: Yüksek 05: Çok yüksek
Etkinlikler Sayısı Ön Hazırlık Etkinlik Süresi Toplam İş Yükü
Anlatim 14 3 3 84
Uygulamalı Ders 0 0 0 0
Ödevler 0 0 0 0
Sunum / Seminer hazırlama 0 0 0 0
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön Çalışma, pekiştirme, vb) 14 2 1 42
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 2 1 1 4
Ara Sınavlar 1 5 2 10
Yari Yılsonu sınavı 1 10 1 10
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