Dersi Veren Fakülte \ Bölüm
Mühendislik Fakültesi \ Yapay Zeka Mühendisliği
Kredi
AKTS
Ders Türü
Öğretim Dili
Yapay Zeka Mühendisliği Lisans Programı
Bilgisayar Mühendisliği Lisans Programı
Akıllı ajanlar. Problem çözümünde arama yöntemleri. Bilgilendirilmiş ve bilgilendirilmemiş arama yöntemleri. Keşif yöntemleri. Kısıt yerine getirme problemleri. Oyun oynama. Bilgi ve akıl yürütme: Birinci derece mantık. Bilgi gösterimi. Bayes Ağları. Öğrenme. Planlama.
Ders Kitapları ve/veya Kaynaklar
S. Russell and P. Norvig - Artificial Intelligence: A Modern Approach , Prentice Hall, 2010, Third Edition.
Yapay zeka kavram ve felsefelerini öğretmek, Akıllı ajanlar ve motorların nasıl tasarlandığını öğretmek, Akıllı arama ve sezgiselleri öğretmek, Rasyonel olmayı öğretmek, Planlama ile ilgili problem çözme kavramlarını öğretmek, Akıllı düşünme ve çıkarsama kavramlarını öğretmek.
1. Yapay zekanın ne ve ne olmadığını bilmek
2. Yapay zeka problemlerini tasnif edip uygun çözüm tekniklerini uygulayabilmek
3. Akıllı sistem geliştirebilmek
4. Klasik yapay zeka yaklaşımını iyi konumlandırmak
1. Hafta: Yapay Zeka nedir? Akıllı ajanlar
2. Hafta: Arama ile problem çözme
3. Hafta: Arama ile problem çözme
4. Hafta: Oyun oynama
5. Hafta: Kısıt sağlama problemleri
6. Hafta: Birinci-dereceden mantık ve çıkarsama
7. Hafta: Birinci-dereceden mantık ve çıkarsama
8. Hafta: Planlama
9. Hafta: Bilgi reprezentasyonu
10. Hafta: Belirsizlik ve Olasılıksal çıkarım
11. Hafta: Belirsizlik ve Olasılıksal çıkarım
12. Hafta: Öğrenme
| Referans Değerlendirme Ölçütleri |
| Etkinlikler |
Sayısı |
Katkı Payı (%) |
| Derse Devam / Katılım |
- |
- |
| Laboratuvar |
- |
- |
| Uygulama |
- |
- |
| Ödev |
- |
- |
| Proje |
1 |
%30 |
| Sunum / Sözlü Sınav |
- |
- |
| Alan Çalışması |
- |
- |
| Staj |
- |
- |
| Kurul |
- |
- |
| Kısa Sınav (Quiz) |
- |
- |
| Ara Sınav |
1 |
%30 |
| Final |
1 |
%40 |
|
Toplam |
%100 |
| Referans AKTS-İş Yükü Tablosu |
| Etkinlikler |
Sayısı/Hafta |
Süresi (Saat) |
İş Yükü |
| Ders Süresi (ilk 6 hafta) |
6 |
4 |
24 |
| Ders Süresi (son 6 hafta) |
6 |
3 |
18 |
| Laboratuvar |
- |
- |
- |
| Uygulama |
- |
- |
- |
| Ödev |
- |
- |
- |
| Proje |
1 |
60 |
60 |
| Sunum / Sözlü Sınav |
- |
- |
- |
| Alan Çalışması |
- |
- |
- |
| Staj |
- |
- |
- |
| Kurul |
- |
- |
- |
| Kısa Sınav (Quiz) Hazırlık |
- |
- |
- |
| Ara Sınav Hazırlık |
1 |
20 |
20 |
| Final |
1 |
2 |
2 |
| Final Hazırlık |
1 |
20 |
20 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön Çalışma, Pekiştirme vb.) |
12 |
3 |
36 |
| Toplam İş Yükü | | |
180 |
| Toplam İş Yükü / 30 | | |
180 / 30 |
| | |
6.000000 |
| Dersin AKTS Kredisi | | |
6 |
|
Program Çıktısı
**
|
| 1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
|
Ders Çıktısı
|
|---|
| 1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 4 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
* Yapay Zeka Mühendisliği ve Bilgisayar Mühendisliği bölümü ana dal öğrencileri için geçerli ön koşuldur. Diğer öğrencilerin, konu ile ilgili bölümle görüşmesi gerekmektedir.