Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
MKT 4222	YAPAY ZEKA	SEÇMELİ	2	2	0	3

Dersi Veren Birim

Mekatronik

Dersin Düzeyi

Önlisans

Ders Koordinatörü

DR. ÖĞR. ÜYESİ TANER AKKAN

Dersi Alan Birimler

Mekatronik
Mekatronik (İÖ)

Dersin Amacı

Bu derste öğrenci, insan düşünme ve karar verme sistemine uygun yapay zeka uygulamalarını ve kontrol yöntemlerini tanır ve uygular. Yapay zeka algoritmalarını bilir, bulanık mantık sistemleri, sinir ağları sistemlerini kurabilir.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Yapay zeka kavramını tanımlayabilme.
2	Yapay zeka algoritmaları ve Turing makinesini anlayabilme.
3	Beynin temel işleyişi ve nöron yapılarını tanımlayabilme.
4	Sinir ağları tipleri ve işleyişlerine göre ağ yapıları kurabilme.
5	Bulanık Mantık sistemleri uygulayabilme.
6	Yapay Zeka kontrol uygulama yazılımlarını yapabilme.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	Yapay zeka tanımları
2	Klasik kontrol uygulamaları ile karşılaştırma
3	Turing makinesi ve işleyişi
4	Nöron ve sinir iletimleri
5	İnsan beyninin işleyişi ve yapay sinir ağlarının tipleri
6	Yapay sinir ağları ve bilgisayarda simulasyonları
7	Yapay sinir ağları ve bilgisayarda simulasyonları
8	Ara sınav
9	Bulanık mantık kavramı
10	Bulanık mantık sistemleri kurabilmek, bulanıklaştırma, bulanıksızlaştırma
11	Bulanık mantık sistemleri kurmak ve simulasyonları
12	Yapay zeka kontrol sistemleri ve günümüzde uygulamaları
13	Yapay zeka kontrol sistemlerinin endüstride yeri ve uygulamaları
14	Yapay zeka robotları
15	Yapay zeka uygulamaları

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

1-Yapay Zeka (Problemler Yöntemler Algoritmalar), Doç. Dr. Vasif Vagifoğlu Nabiyev , Seçkin Yayıncılık, Mayıs 2005
2- Yapay zeka ders notları, Derleyen Yard.Doç.Dr. Taner AKKAN
3- Artificial Intelligence: A Modern Approach, (Third edition) by Stuart Russell and Peter Norvig, Aima, 2010.
4- İnternet

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

1. Ders anlatımı
2. Uygulama

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	VZ	Vize
2	FN	Final
3	BNS	BNS	VZ0.40 + FIN 0.60
4	BUT	Bütünleme Notu
5	BBN	Bütünleme Sonu Başarı Notu	VZ0.40 + BUT 0.60

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Ara sınav ve Final sınavı ile öğrenme çıktıları ölçülecek ve öğrenme çıktılarına ulaşmada öğrencinin hangi aşamada olduğu takip edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

Derslerin % 70 ine katılım zorunludur

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

E-posta : taner.akkan@deu.edu.tr Tel : 0232 3012585

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

Dönem başında duyurulacaktır.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler	Sayısı	Süresi (saat)	Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı	14	2	28
Uygulama	14	2	28
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar	14	1	14
Vize Sınavına Hazırlık	1	6	6
Final Sınavına Hazırlık	1	7	7
Final Sınavı	1	1	1
Vize Sınavı	1	1	1
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			85

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK	PK.1	PK.2	PK.5	PK.6	PK.10	PK.12
ÖK.1	1	1	1	1	1	1
ÖK.2	1	1	1	1	1	1
ÖK.3	1	1	1	1	1	1
ÖK.4	1	1	1	1	1	1
ÖK.5	1	1	1	1	1	1
ÖK.6	1	1	1	1	1	1

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI