DERS ADI

: Yapay Zeka

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
CSE 5032 Yapay Zeka SEÇMELİ 3 0 0 8

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

DR.ÖĞR.ÜYESİ ÖZLEM AKTAŞ

Dersi Alan Birimler

Bilgisayar Mühendisliği Tezsiz Yüksek Lisans
Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans
Biyomedikal Teknolojiler Yüksek Lisans (İng)
İleri Biyomedikal Teknolojiler Sanayi Ortak Doktora
İngilizce Coğrafi Bilgi Sistemleri Doktora
İleri Biyomedikal Teknolojiler Sanayi Ortak Bütünleşik Doktora
Bilgisayar Mühendisliği Tezsiz Yüksek Lisans (İ.Ö)
Bilgisayar Mühendisliği Bütünleşik Doktora
Bilgisayar Mühendisliği Doktora

Dersin Amacı

Bu dersin amacı; karar verme, makine öğrenmesi, bilgisayarla görme, biyoinformatik ve robotik gibi yapay zeka kullanan alanlarda araştırmalar yapan lisansüstü öğrencilerine teorik bilgi sağlamaktır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Temel yapay zeka kavramlarını tanımlayabilme
2   Yapay zeka tekniklerini uygulayabilme
3   Belirli bir problemi çözmek için uygun olan yapay zeka tekniğini belirleyebilme
4   Bir yapay zeka modeli tasarlayabilme
5   Bir yapay zeka algoritmasını uygulayabilme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama
1 Yapay Zekaya Giriş
2 Yapay Zeka Uygulamaları
3 Yapay Zeka Teknikleri ile Örüntü Keşfi
4 Problem Çözme Teknikleri
5 İlişkilendirme Kuralları ve Karar Verme
6 Yapay Sinir Ağları
7 Öz Düzenleyici Özellik Haritası (SOM)
8 Örüntü Tanıma
9 Bilgi Gösterimi
10 Yapay Yaşam
11 Uzman Sistemler
12 Yapay Zeka Robotları
13 Sunumlar
14 Sunumlar

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak: M. Tim Jones, Artificial Intelligence: A Systems Approach, Jones and Bartlett Publishers, 2008, ISBN: 978-0763773373.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders Anlatımı,
Araştırma,
Uygulama Geliştirme,
Sunum,
Dönem Projesi

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL
1 ODV Ödev
2 DK DerseKatılım
3 FOD FinalÖdevi
4 BNS BNS ODV * 0.40 + DK * 0.10+ FOD * 0.50


*** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz.

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Ders sonuçları, öğrencinin bir konu üzerine yaptığı sunum ve öğrenci tarafından hazırlanan proje ve raporu ile değerlendirilecektir.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

Yrd.Doç.Dr. Özlem AKTAŞ
Dokuz Eylül Üniversitesi
Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
Tınaztepe Yerleşkesi 35160 BUCA/İZMİR
Tel: (232) 301 74 26
E-Posta: ozlem@cs.deu.edu.tr

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

Perşembe 10:00 - 11:00

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı 14 3 42
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 14 2 28
Ödev Hazırlama 1 50 50
Sunum Hazırlama 2 20 40
Kitap Okuma 1 28 28
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 188

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7PK.8PK.9PK.10PK.11
ÖK.1444
ÖK.2222121
ÖK.325441
ÖK.421
ÖK.51422