• 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 CSC 5033 Zeki Sistemlere Giriş SEÇMELİ 3 0 0 8

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Doktora

Ders Koordinatörü

Dersi Alan Birimler

Bilgisayar Bilimleri Doktora (İngilizce) Bilgisayar Bilimleri Yüksek Lisans

Dersin Amacı

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Kendi zeki sistemlerini tasarlayabilmek ve uygulayabilmek. 2   Zeki Sistemler alanında en yeni konularda araştırma yapmak; sunum hazırlama ve sunum. Zeki Sistemlerde kâğıt okuma ve yazma konusunda deneyim kazanmak. 3   Yapay Sinir Ağları, Genetik Algoritmalar, Bulanık Mantık, Uzman Sistemlerde Yazılım Araçlarını kullanma ve entegre etme becerisini öğrenmek. 4   Zeki Sistemler, matematik ve yazılım altyapısı ile ilgili temel kavramları öğrenmek; 5   Zeki Sistemleri problemlere uygulayabilme becerisine sahip olmak.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama 1 Akıllı Sistemlere Giriş (IS) 2 Hibrit Akıllı Sistemler, Nöral Uzman Sistemler, Nöro-Bulanık Sistemler, Hibrid Akıllı Sistem Mimarileri ve ANFIS 3 Uzman Sistemler, Kural Tabanlı Uzman Sistemler, Belirsizlik Yönetimi (Bayes Akıl Yürütme, Kesinlik Faktörleri) 4 Evrimsel Hesaplama, Sürü Zekası Algoritmaları 5 Makine Öğrenimi, Derin Öğrenme, Bulanık Mantık 6 Bulanık Uzman Sistemler, Çerçeve Tabanlı Uzman Sistemler, Bilgi Mühendisliği ve Veri Madenciliği Robotik Uygulamaları 7 İşletmelerde Akıllı Sistemler, Tavsiye Sistemleri, 8 Doğal Dil İşleme, Duygu Analizi, Topluluk Öğrenimi 9 Hibrit Meta-sezgiseller, Hipersezgiseller 10 Akıllı etmenler 11 Genel değerlendirme 12 Proje değerlendirmeleri 13 Proje değerlendirmeleri 14 Proje değerlendirmeleri

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

İlan Edilecektir.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders, anlatım, sınıf sunumu ve tartışma biçiminde öğretilecek. Öğretilen dersin yanı sıra, öğrencilere gruplar halinde sunumlar hazırlatılacak ve tartışmalı oturumlar şeklinde sundurulacaktır. Dersin bazı haftalarında, daha önce verilen ödev sonuçları tartışılarak pekiştirilecektir.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL 1 ARS ARASINAV 2 ODV ÖDEV 3 YSBN YIL SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.50 + ODV * 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 3 42 Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 14 4 56 Ödev Hazırlama 2 35 70 Sunum Hazırlama 2 15 30 TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 198

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