GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| 9103015172010 | Yapay Zeka | Seçmeli Ders Grubu | 1 | 1 | 8,00 |
Dersin Seviyesi
Yüksek Lisans
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
Dersin Amacı
Değişik Yapay Zeka (YZ) metodolojilerinin gerçekleştirimini yaptırmak, YZ dillerini (Prolog, Lisp) anlayabilir ve bu dillerde program yazabilir duruma getirmek ve modern programlama dilleri (Python, Java, C#) ile AI tabanlı programlar yazdırmak.
Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Prof. Dr. Aybars UĞUR
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Zeki yazılımlar geliştirme (yazılımlara zeka katma) yeteneği kazanmak. Gerçek yaşamdan öğrenme, çıkarsama, optimizasyon, tahminleme, sınıflandırma ve tanıma problemlerini yapay zeka ile çözme yeteneği kazanmak. |
| 2 | Yapay Zeka alanında gelişen araştırma konularını takip edebilir duruma gelebilmek; Bu konuda kısa seminerler hazırlayarak sunum yapabilmek. Makale okuma ve yazabilme deneyimi kazanmak. |
| 3 | Yapay Zeka’nın temel kavramlarını, tekniklerini, matematik ve yazılım altyapısını öğrenerek uygulayabilme yeteneği kazanmak. Yapay Zeka’nın bilgisayar mühendisliğindeki, bilgisayar bilimlerindeki önemini kavramak. |
| 4 | Prolog gibi yapay zeka dillerini, araçlarını, Python kütüphanelerini tanımak, kullanabilme yeteneği kazanmak. |
Öğretim Sistemi
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Yok
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Yok
Dersin İçeriği
Yapay Zekaya Giriş, Yapay Zeka Problemleri, Problem Çözme, Arama, Sezgi, Bilgi Temsili ve Çıkarsama, Planlama, Kesin Olmayan Bilgi ve Belirsizlik Altında Çıkarsama, Makine Öğrenmesi ve Algılama, Uzman Sistemler, Optimizasyon, Yapay Sinir Ağları ve Genetik Algoritmalar, Doğal Dil İşleme, Robotbilim Uygulamaları, Prolog Programlama Dili
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Konular (Teorik) | Öğretim Yöntem ve Teknikleri | Ön Hazırlık |
|---|---|---|---|
| 1 | Yapay Zeka’ya Giriş: Zeka’nın Tanımı. Yapay Zeka’nın Tanımı. Yapay Zeka’nın Amaçları, Önemi ve Sınırları. Yapay Zeka’nın Çalışma, Araştırma ve Uygulama Alanları. | ||
| 2 | Günlük Yaşamda Yapay Zeka, Hayvanlarda Zeka, Çoklu Zeka, Turing Testi, Yapay Zeka’nın Tarihi, Örnek Yapay Zeka Sistemleri, Akıllı Evler, Taşıtlar, Robotlar, Türkiye’deki Faaliyetler, Gelecekte Yapay Zeka. | ||
| 3 | Etmenler, Prolog’a Giriş, Çıkarsama | ||
| 4 | Prolog’da Fail, Cut, Geri İzleme, Listeler, Özyineleme Arama: Kör Arama (BFS, DFS, …), Sezgisel Arama (Best First Search, A*, …). | ||
| 5 | Yerel Arama (Tepe Tırmanma, Benzetimli Tavlama), Kısıt Sağlama Problemleri, Rakipli Ortamlarda Arama, Minimax ve Alfa-Beta Budama Yöntemleri, Genetik Algoritmalar | ||
| 6 | Makine Öğrenmesi 1: Sınıflandırma, Kümeleme, Tahminleme, Eğri Uydurma, Filtreleme Öğreticili Öğrenme, Öğreticisiz Öğrenme, Destekleyici Öğrenme Yapay Sinir Ağları (YSA) | ||
| 7 | Makine Öğrenmesi 2: Matlab'de YSA Örnekleri Derin Öğrenme | ||
| 8 | Robotbilimde Yapay Zeka Bulanık Mantık Sürü Zekası, Karınca Kolonisi Optimizasyonu (ACO) Algoritmaları | ||
| 9 | Mantık Oyunları: Kurt-Kuzu-Ot Problemi, Yamyamlar ve Turistler | ||
| 10 | Ara sınav | ||
| 11 | Öğrenci Sunumları (Yapay Zeka ile ilgili bir konuda) 1: Doğal Dil İşleme, Bulanık Mantık, Uzman Sistemler, Evrimsel Algoritmalar; Yapay Arı Kolonisi (ABC) Algoritmaları; Yüz Tanıma; Planlama, Ontolojiler, Anlamsal Web. Mühendislikte, Sağlık Alanında, Askeri Alanda, Robotbilimde, Akıllı Taşıtlarda ve Evlerde, Görüntü İşlemede, Bilgisayar Güvenliğinde Yapay Zeka. Nesnelerin İnterneti. | ||
| 12 | Sunumlar 2 | ||
| 13 | Sunumlar 3 | ||
| 14 | Sunumlar 4 | ||
| 15 | Yapay Zeka’da İleri Konular | ||
| 16 | Final Sınavı |
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
Ders Kitabı: Russell, S.J. And Norvig, P., “Artificial Intelligence : A Modern Approach, Third Edition”, Prentice-Hall, 2009. (AIMA) Başvuru Kitapları: Russell, S.J. And Norvig, P., “Artificial Intelligence : A Modern Approach, Fourth Edition”, Pearson, 2020 (AIMA). Luger, George F., 2008, “Artificial Intelligence 6e : Structures and Strategies for Complex Problem Solving”, Pearson Education, 784 p. Nilsson, N. J., 1998, Artificial Intelligence : A New Synthesis, Morgan Kaufmann Publishers. Türkçe: Vasif Nabiyev , 2010, "Yapay Zeka: İnsan – Bilgisayar Etkileşimi", 3. baskı, 752 s., Seçkin, Ankara. Prof. Dr. Çetin Elmas, 2011, "Yapay Zeka Uygulamaları", 2. Baskı, Seçkin Yayıncılık, 425 s.
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 36 |
| Proje Sunma | 1 | 28 |
| Ev Ödevi | 2 | 36 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Adet | Değer |
| Final Sınavı | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 55 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 45 | |
Staj Durumu
Yok
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 2 | 2 |
| Final Sınavı | 1 | 2 | 2 |
| Derse Katılım | 14 | 3 | 42 |
| Rapor Hazırlama | 2 | 17 | 34 |
| Proje Hazırlama | 3 | 18 | 54 |
| Seminer | 1 | 16 | 16 |
| Makale Yazma | 1 | 20 | 20 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 1 | 30 | 30 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 1 | 40 | 40 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 240 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | |
| ÖÇ 1 | 3 | 1 | 4 | 5 | 3 | ||
| ÖÇ 2 | 3 | 3 | 5 | 3 | 3 | 5 | 5 |
| ÖÇ 3 | 3 | 1 | 3 | ||||
| ÖÇ 4 | 3 | 5 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek