• 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 CME 4418 YAPAY ZEKAYA GİRİŞ SEÇMELİ 2 2 0 6

Dersi Veren Birim

Bilgisayar Mühendisliği (İngilizce)

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

DOÇ. DR. ÖZLEM VARLIKLAR

Dersi Alan Birimler

Bilgisayar Mühendisliği (İngilizce)

Dersin Amacı

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Yapay zeka yöntemlerini ve günlük hayattaki uygulamalarını öğrenebilmesi. 2   Kısıt sağlama problemleri gibi matematiksel problemlerin çözümü için gerekli arama paradigmalarını öğrenmesi ve gerektiğinde uygulayabilmesi. 3   Verilen problemin çözümü için uygun arama paradigmasını kullanabilmesi ve probleme çözüm üretebilmesi. 4   Öğrenme paradigmalarını kavrayabilmesi. 5   Öğrenme paradigmalarını günlük hayatta uygulayabilmesi ve problemlere çözüm üretebilmesi.

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 Akıllı Etmenler 3 Arama Stratejileri: Genişlik Öncelikli Arama (Depth First Search), Derinlik Öncelikli Arama (Breadth First Search), Sezgisel Arama (Heuristic Search) 4 Oyun Ağaçları ve Dönüşümlü Arama, Minimax Arama, Alpha-Beta Budama Algoritmaları 5 Problem Çözme: Kısıt Sağlama Problemleri (CSP), Geriye Dönük Arama 6 Öğrenme Paradigmaları - I: Gözlemlerden Öğrenme, Tümevarımsal Öğrenme, Karar Ağaçları 7 Öğrenme Paradigmaları - II: Örneklerden Öğrenme, Gizli Değişkenlerle Öğrenme, Örnek Tabanlı Öğrenme 8 Yapay Zeka Uygulamalarıyla Bilgi Temsili 9 Doğal Dil İşleme: Biçimbilim, Anlambilim ve Edimbilim 10 Yapay Sinir Ağları 11 Genetik Algoritmalar 12 Yapay Zeka ve Robotik 13 Uzman sistemler 14 Proje Sunumları

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

İlan Edilecektir.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders anlatımı, problem çözümü, sunum, ödev, kısa sınavlar.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL 1 VZ Vize 2 OD Ödev 3 FN Final 4 BNS BNS VZ * 0.30 + OD * 0.30 + FN * 0.40 5 BUT Bütünleme Notu 6 BBN Bütünleme Sonu Başarı Notu VZ * 0.30 + OD * 0.30 + BUT * 0.40

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 Uygulama 14 2 28 Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 14 1 14 Diğer Kısa Sınavlara Hazırlık 4 2 8 Ödev Hazırlama 1 18 18 Final Sınavına Hazırlık 1 18 18 Vize Sınavına Hazırlık 1 12 12 Diğer Kısa Sınav 4 2 8 Final Sınavı 1 4 4 Proje Ödevi 1 6 6 Vize Sınavı 1 2 2 TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 146

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