• 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 ETE 3005 YAPAY ZEKA YÖNTEMLERİ SEÇMELİ 2 0 0 4

Dersi Veren Birim

Mühendislik Fakültesi

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

Dersi Alan Birimler

Endüstri Mühendisliği Elektrik - Elektronik Mühendisliği (İngilizce) Tekstil Mühendisliği Makina Mühendisliği Makina Mühendisliği (İ.Ö) Bilgisayar Mühendisliği (İngilizce) Maden Mühendisliği (İ.Ö) Metalurji ve Malzeme Mühendisliği Havacılık ve Uzay Mühendisliği Çevre Mühendisliği Jeoloji Mühendisliği (İ.Ö) İnşaat Mühendisliği İnşaat Mühendisliği (İ.Ö)

Dersin Amacı

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Yapay zeka yöntemlerini ve günlük hayattaki uygulamalarını öğrenebilme 2   Matematiksel problemlerin çözümü için gerekli arama paradigmalarını öğrenme ve gerektiğinde uygulayabilme 3   Öğrenme paradigmalarını anlayabilme, günlük hayatta uygulayabilme ve problemlere çözüm üretebilme 4   Yapay zeka yaklaşımını kullanarak bir proje geliştirme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama 1 Yapay Zekaya Giriş: Yapay Zekanın Tarihçesi ve Uygulamaları 2 Kısıt Tatmin Edici Problemler (CSP) ve Oyun Stratejileri 3 Çizge ve Ağaç Arama Stratejileri (DFS, BFS) 4 Tepe Tırmanma, En İyi İlk Arama, A* Yöntemi 5 Öğrenme Tekniklerine Giriş 6 Denetimsiz Öğrenme Yöntemleri - Kmeans Kümeleme 7 Denetimsiz Öğrenme Yöntemleri - Hiyerarşik Kümeleme 8 Denetimli Öğrenme Yöntemleri - En Yakın Komşu Algoritması 9 Denetimli Öğrenme Yöntemleri - Karar Ağaçları 10 Denetimli Öğrenme Yöntemleri - Naive Bayes 11 Denetimli Öğrenme Yöntemleri - Regresyon 12 Üretken Yapay Zekanın Uygulama Alanları ve Etik 13 Öğrenci Proje Sunumları 14 Öğrenci Proje Sunumları

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

İlan Edilecektir.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders anlatımı, problem çözümü, proje

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL 1 VZ Vize 2 ODV Ödev/Proje 3 FN Final 4 BNS BNS VZ * 0.20 + ODV * 0.30 + FN * 0.50 5 BUT Bütünleme Notu 6 BBN Bütünleme Sonu Başarı Notu VZ * 0.20 + ODV * 0.30 + BUT * 0.50

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

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 14 2 28 Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 14 1 14 Vize Sınavına Hazırlık 1 12 12 Final Sınavına Hazırlık 1 12 12 Proje Hazırlama 1 12 12 Sunum Hazırlama 2 5 10 Final Sınavı 1 3 3 Vize Sınavı 1 2 2 TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 93

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 ÖK.1 4 5 5 5 4 5 ÖK.2 4 5 5 4 5 ÖK.3 5 3 4 5 ÖK.4 4 5 4 5