GERİ DÖN

Ders Öğretim Planı


Dersin Kodu Dersin Adı Dersin Türü Yıl Yarıyıl AKTS
9103016242014 Zeki Sistemler Seçmeli Ders Grubu 1 2 10,00

Doktora


Türkçe


Zeki Sistemlerin en az 5 bileşenini öğrenmek, Zeki Bir Sistem tasarlama ve gerçekleştirme yeteneği kazanmak, Zeki Bir Sistem geliştirerek konuyu içeren bir makale yazmak, Yapay Zeka konularını genişliğine ve derinliğine inceleyerek nasıl birleştirilebileceklerini ve bütünleştirilebileceklerini öğrenmek.


Prof. Dr. Aybars UĞUR


1 Zeki Bir Sistem tasarlama ve gerçekleştirme yeteneği kazanmak.
2 Zeki Sistemler alanında gelişen araştırma konularını takip edebilir duruma gelebilmek; Bu konuda kısa seminerler hazırlayarak sunum yapabilmek. Makale okuma ve yazabilme deneyimi kazanmak.
3 Yapay Sinir Ağları, Genetik Algoritmalar, Bulanık Mantık, Uzman Sistemlerle ilgili yazılım araçlarını kullanabilme ve bütünleştirebilme yeteneği kazanmak.
4 Zeki Sistemlerin temel kavramlarını, tekniklerini, matematik ve yazılım altyapısını öğrenerek uygulayabilme yeteneği kazanmak. Yapay Zeka konularını genişliğine ve derinliğine inceleyerek nasıl birleştirilebileceklerini ve bütünleştirilebileceklerini öğrenmek.


Yok


Yok


Bilgi Tabanlı Zeki Sistemler, Kural Tabanlı Uzman Sistemler, Kural Tabanlı Uzman Sistemlerde Belirsizlik Yönetimi, Bulanık Uzman Sistemler, Çerçeve Tabanlı Uzman Sistemler, Makine Öğrenmesi, Yapay Sinir Ağları, Genetik Algoritmalar, Melez Zeki Sistemler, Bilgi Mühendisliği ve Veri Madenciliği, Bilgisayarlı Görü, Robotbilim Uygulamaları, İş Dünyasında Zeki Sistemler


Hafta Konular (Teorik) Öğretim Yöntem ve Teknikleri Ön Hazırlık
1 Zeki Sistemlere Giriş
2 Melez Zeki Sistemler Sinirsel Uzman Sistemler Sinirsel Bulanık Sistemler Melez Zeki Sistem Mimarileri ve ANFIS
3 Uzman Sistemler, Kural Tabanlı Uzman Sistemler, Belirsizlik Altında Çıkarsama ve Belirsizlik Yönetimi (Bayesian Reasoning, Certainty Factors)
4 Evrimsel Hesaplama
5 Makine Öğrenmesi, Derin Öğrenme, Bulanık Mantık
6 Sunumlar 1 Bulanık Uzman Sistemler Çerçeve Tabanlı Uzman Sistemler Bilgi Mühendisliği ve Veri Madenciliği Robotbilim Uygulamaları İş Dünyasında Zeki Sistemler Sürü Zekası Algoritmaları Öneri Sistemleri Sohbet Robotları Doğal Dil İşleme Görüş Analizi Kollektif Öğrenme
7 Sunumlar 1
8 Ara sınav
9 Sunumlar 1
10 Sunumlar 1
11 Sunumlar 2
12 Sunumlar 2
13 Sunumlar 2
14 Sunumlar 2
15 Melez Metasezgiler
16 Final Sınavı

(Ders Kitabı) Michael Negnevitsky, “Artificial Intelligence : A Guide to Intelligent Systems (3rd Edition)”, Addison Wesley, 2011. 1) Doç. Dr. Bahadır Karasulu, "Esnek Hesaplama", Nobel, 2015. 2) Mircea Negoita, Daniel Neagu, Vasile Palade, “Computational Intelligence: Engineering of Hybrid Systems (Studies in Fuzziness and Soft Computing)”, Springer, 2005. 3) Computational Intelligence: A Logical Approach. Poole, Mackworth and Goebel. Oxford University Press, 1998. 4) Neuro-Fuzzy and Soft Computing. J.S.R. Jang, C.T. Sun, E.Mizutani. Prentice Hall 1997. 5) Seven methods for transforming corporate data into business intelligence V Dhar & R Stein Prentice Hall 1997


Etkinlikler ayrıntılı olarak "Değerlendirme" ve "İş Yükü Hesaplaması" bölümlerinde verilmiştir.


Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri Adet Değer
Ara Sınav 1 60
Proje Sunma 1 40
Toplam 100
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri Adet Değer
Final Sınavı 1 100
Toplam 100
Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri 50
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri 50

Yok


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 42 84
Proje Hazırlama 3 20 60
Seminer 1 20 20
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) 300

PÇ 1 PÇ 2 PÇ 3 PÇ 4 PÇ 5 PÇ 6 PÇ 7 PÇ 8 PÇ 9 PÇ 10 PÇ 11
ÖÇ 1 3 1 3 5 3 3 3
ÖÇ 2 3 3 3 3 3 5 5 3 3 5
ÖÇ 3 3 5 5
ÖÇ 4 3 1 4 3 3 3 4
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek