• ANASAYFA
• ÜNİVERSİTE HAKKINDA
  • İsim - Adres
  • Genel Bilgi
  • Üniversite Yönetimi
  • Akademik Takvim
  • Derece Programları
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • Genel Kabul ve Kayıt Koşulları
  • Kredi Hareketliliği ve Önceki Öğrenmenin Tanınması
  • AKTS Kredilerinin Belirlenmesi
  • Akademik Danışmanlık
  • İletişim
• DERECE PROGRAMLARI
  • Doktora Programları
  • Yüksek Lisans Programları
  • Lisans Programları
  • Önlisans Programları
• ÖĞRENCİ İÇİN GENEL BİLGİLER
  • Yaşam Standardı
  • Barınma
  • Beslenme
  • Sağlık
  • Engelli İçin Olanaklar
  • Sigorta
  • Finansal Destekler
  • Öğrenci İşleri Daire Başkanlığı
  • Uluslararası Öğrenciler için Pratik Bilgiler
  • Dil Kursları
  • Staj Olanakları
  • Sportif, Sosyal ve Kültürel Faaliyetler
  • Öğrenci Toplulukları ve Kulüpler
  • İzmir-Türkiye Hakkında
• ULUSLARARASI İLİŞKİLER
  • Dış İlişkiler Koordinatörlüğü
  • Kayıt İşlemleri
  • Anlaşmalar
  • Koordinatörler
  • Belgeler
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • AKTS/DE Etiketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS YBS 4015 YAPAY ZEKA SEÇMELİ 3 0 0 4

Dersi Veren Birim

Yönetim Bilişim Sistemleri

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

DR. ÖĞR. ÜYESİ KUTAN KORUYAN

Dersi Alan Birimler

Yönetim Bilişim Sistemleri

Dersin Amacı

Bu dersin amacı; öğrenciye bilişim teknolojilerini kullanarak yönetimsel faaliyetlerin kontrol ve takibinin otomatik olarak yapılabileceği sistemleri sunmaktır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Karar verme süreçlerini etkin bir şekilde yönetebilcek, 2   Karmaşık ve birbirinden bağımsız problemlerden elde ettiği deneyimleri bilgisayarlara öğreterek başka problemlerin çözümünde kullanabilecek, 3   Yönetimsel birçok süreci otomatikleştirerek bilgisayar tarafından gerçekleştirilmesini sağlayabilecek.

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 Tarihi ve Tanımlar 3 Uzman Sistemler 4 Robotik 5 Bulanık Mantık 6 Makine Öğrenmesi 7 Makine Öğrenmesi II 8 Yapay Sinir Ağları 9 Genetik Algoritmalar 10 Örüntü Tanıma 11 Doğal Dil İşleme 12 Öğrenci Sunumları 13 Öğrenci Sunumları 14 Öğrenci Sunumları

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak: Lucci S. (2012). Artificial Intelligence in the 21st Century. Mercury Learning & Information. Luger G. F. (2008). Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving. Addison-Wesley. Yardımcı kaynaklar: Russell S. & Norvig P. (2009). Artificial Intelligence: A Modern.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Etkinlikler ayrıntılı olarak Değerlendirme Yöntemleri ve İş Yükü Hesaplaması bölümünde verilmiştir.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL 1 DIC Dönemiçi Çalışma 2 ARS Arasınav 3 YIN Yarıyıliçi Notu DIC * 0.50 + ARS * 0.50 4 FN Yarıyılsonu Sınavı 5 BNS BNS YIN * 0.40 + FN * 0.60 6 BUT Bütünleme Notu 7 BBN Bütünleme Sonu Başarı Notu YIN * 0.40 +BUT * 0.60

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

Bölümün uyguladığı kurallar geçerlidir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

İlan edilecektir.

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat) Ders Anlatımı 12 3 36 Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 12 3 36 Vize Sınavına Hazırlık 1 10 10 Final Sınavına Hazırlık 1 15 15 Final Sınavı 1 1 1 Vize Sınavı 1 1 1 TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 99

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK PK.1 PK.2 PK.3 PK.4 PK.5 PK.6 PK.7 PK.8 PK.9 PK.10 PK.11 PK.12 PK.13 ÖK.1 5 5 5 5 5 5 5 ÖK.2 5 5 5 5 5 5 5 ÖK.3 5 5 5 5 5 5 5