TR EN

YAPAY ZEKA DERS TANITIM VE UYGULAMA BİLGİLERİ

Kodu Dersin Adı Yarıyıl Süresi(T+U) Kredisi AKTS Kredisi
BLP262 YAPAY ZEKA 4 3 3 6

DERS BİLGİLERİ

Dersin Öğretim Dili : Türkçe
Dersin Düzeyi ÖNLİSANS, TYY: + 5.Düzey, EQF-LLL: 5.Düzey, QF-EHEA: Kısa Düzey
Dersin Türü Zorunlu
Dersin Veriliş Şekli -
Dersin Koordinatörü Öğr.Gör. ŞEHMUS TURAN
Dersi Veren Öğretim Üyesi/Öğretim Görevlisi
Ders Ön Koşulu Yok

AMAÇ VE İÇERİK

Amaç: Yapay zeka yöntemlerinin ve dillerinin öğrenilmesi, bu yöntemlerin uygulanması ve bir problemin bu metotlarla ne ölçüde çözülebileceğinin anlaşılmasıdır. Bu bağlamda dersin amacı, sembolik ve sembolik olmayan yapay zeka yaklaşımlarını tanıtarak, farklı yapay zeka yöntemleri ve temel kavramları hakkında bilgi vermek ve öğrencinin bilgisayar mühendisliği alanındaki vizyonunu genişletmektir.
İçerik: Yapay Zeka konseptleri, Yapay Zeka problemlerinin formülasyonunu oluşturmak için gerekli araçları, Akıllı ajan sistemleri tasarlamak için gerekli araç ve yapıları, Problemin yapısına ve arama uzayına bağlı olarak problemlerin çözülmesi için gerekli araçlar ve yapay zeka uygulamaları.

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARI (Öğrenciler, bu dersi başarı ile tamamladıklarında aşağıda belirtilen bilgi, beceri ve/veya yetkinlikleri gösterirler.)

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARI (Öğrenciler, bu dersi başarı ile tamamladıklarında aşağıda belirtilen bilgi, beceri ve/veya yetkinlikleri gösterirler.) Bu dersi alan öğrenciler; 1. Karışık problemlerin çözümü için iyi tanımlanmış problem formülasyonları oluşturacaktır 2. Akıllı ajanlar tasarlayacaktır 3. Yapay Zeka araçları kullanarak iyi tanımlanmış problemleri çözecektir 4. Problem çözen ajanları tasarlayacaktır 5. Ajanlar için çıkarım yapma mekanizması ve planlama yetileri geliştirecektir

HAFTALIK DERS KONULARI VE ÖNGÖRÜLEN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI

Hafta Ön Hazırlık Konular Yöntem
1 - Ders Tanıtım ve Yapay Zeka Temel Kavramlar ve Yapay Zekâ Giriş -
2 - Veri ile Çalışma Giriş ve önemli kütüphane tanıtımı ve örnek uygulamalar -
3 - Makine Öğrenmesi -
4 - Makine Öğrenmesi: Modelleme Mantığı ve Değerlendirme Ölçütleri -
5 - Temel Modeller ve Uygulamaları -
6 - Sınıflandırma Modelleri -
7 - Oyun Teorisi -
8 - Derin Öğrenme (MLP) -
9 - Veri Toplama ve Etiketleme -
10 - ARA SINAV -
11 - Yapay Sinir Ağları -
12 - Görüntü İşleme -
13 - Görüntü Sınıflandırma (Etiketli ve Etiketsiz) -
14 - Genel Tekrar -
15 - Proje Sunumları -
16 - FİNAL -
17 - FİNAL -

KAYNAKLAR

GİTHUB

ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME

Yarıyıl İçi Yapılan Çalışmaların Ölçme ve Değerlendirmesi Etkinlik Sayısı Katkı Yüzdesi Açıklama Sınav Yapılma Şekli
Ara Sınav (Vize) 1 40 Klasik Sınav
Ödev Değerlendirme 1 10
DÖNEM SONU- Sınavı (Final) 1 50 Optik(Test) Sınav
TOPLAM 3 100
(0) Etkisiz (1) En Düşük (2) Düşük (3) Orta (4) İyi (5) Çok İyi
0 1 2 3 4 5

DERSİN PROGRAM ÖĞRENME ÇIKTILARINA KATKISI

DERSİN İŞ YÜKÜ VE AKTS KREDİSİ

Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri İş Yükü
Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri Etkinlik(hafta sayısı) Süresi(saat sayısı) Toplam İş Yükü
Ders 14 3 42
Derse Ön Hazırlık ve Ders Sonrası Pekiştirme 14 3 42
Arazi Çalışması 0 0 0
Grup Çalışması / Ödevi 5 3 15
Laboratuvar 0 0 0
Okuma 0 0 0
Ödev 7 3 21
Proje Hazırlama 0 0 0
Seminer 0 0 0
Staj 0 0 0
Teknik Gezi 0 0 0
Web Tab. Öğrenme 0 0 0
Uygulama 10 3 30
Yerinde Uygulama 0 0 0
Mesleki Faaliyet 0 0 0
Sosyal Faaliyet 0 0 0
Tez Hazırlama 0 0 0
Alan Çalışması 0 0 0
Rapor Yazma 0 0 0
Final Sınavı 1 1 1
Final Sınavı Hazırlığı 0 0 0
Ara Sınav 1 1 1
Ara Sınav Hazırlığı 0 0 0
Kısa Sınav 0 0 0
Kısa Sınav Hazırlığı 0 0 0
TOPLAM 52 0 152
Genel Toplam 152
Toplam İş Yükü / 25.5 6
Dersin AKTS(ECTS) Kredisi 6,0