Ders Öğretim Planı

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü Yıl Dönem AKTS
BM618 Yapay Zeka 927003 1 1 7.5

Dersin Amacı

Öğrencilere Arama Algoritmaları, Yapay Sinir Ağları, Bulanık Mantık, Genetik Algoritmalar ve Sürü Zekası gibi İşlemsel Zeka ve Esnek Hesaplama tekniklerini; öğrenme yöntemlerini ve pratik uygulamalarını öğretmek; Zeka'nın bilgisayar mühendisliğindeki, bilgisayar bilimlerindeki önemini göstermek.

Dersin Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri

Dr. Öğr. Üyesi Gökhan KAYHAN

Ön Koşul Dersleri

Yok

Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar

Russell, S.J. And Norvig, P., “Artificial Intelligence : A Modern Approach, Third Edition”, Prentice-Hall, 2009. Prof. Dr. Ercan Öztemel, 2003, “Yapay Sinir Ağları”, Papatya Yayıncılık, 238s. Prof. Dr. Çetin Elmas, 2007, "Yapay Zeka Uygulamaları", Seçkin Yayıncılık, 425 s. Haykin, Simon, 1998, “Neural Networks: A Comprehensive Foundation (2nd Edition)”, Prentice-Hall, 842p. Vasif Nabiyev , Yapay Zeka: Problemler, Yöntemler, Algoritmalar, 2. baskı, 764 s., Seçkin, Ankara, 2005. Okyay Kaynak ve M. Önder Efe, “Yapay Sinir Ağları ve Uygulamaları”, Boğaziçi Üniversitesi Yayınevi, 141s. Şeref Sağıroğlu, Erkan Beşdok, Mehmet Erler, 2003, “Mühendislikte Yapay Zeka Uygulamaları - I : Yapay Sinir Ağları”, Ufuk Yayıncılık, 426s.

Staj Durumu

Yok

Dersin İçeriği

İşlemsel Zeka, Yapay Zeka, Arama, Sezgisel Arama, Yerel Arama, Yapay Sinir Ağlarına Giriş, Yapay Sinir Hücresi, Yapay Sinir Ağlarının Yapısı ve Temel Elemanları, Yapay Sinir Ağı Araçları (Matlab, JOONE, …), Makine Öğrenmesi, Öğreticili, Destekleyici ve Öğreticisiz Öğrenme, Tek Katmanlı Algılayıcılar, Çok Katmanlı Algılayıcılar (MLP), Diğer Yapay Sinir Ağı Modelleri, Yapay Sinir Ağlarının Uygulama Alanları, Nesne Tanıma, Bulanık Mantık, Genetik Algoritmalar, Sürü Zekası

Değerlendirme

# Etkinlikler Adet Yuzde Katkısı Yarıyıl İci Etkinlik Yıl Sonu Etkinlik
90 Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri 0 40
91 Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri 0 60
1 Ara Sınav 1 100 1
2 Final Sınavı 1 100 1

Ders İş Yükü Verisi

# Etkinlikler Adet Süresi(saat) Toplam İş Yükü(saat)
1 Ara Sınav 1 2 2
2 Final Sınavı 1 3 3
5 Derse Katılım 14 3 42
22 Proje Hazırlama 14 3 42
28 Makale Kritik Etme 2 4 8
29 Bireysel Çalışma 14 3 42
32 Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma 5 2 10
33 Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma 6 3 18
54 Ev Ödevi 5 4 20

Haftalık Ders İçeriği

Hafta Teorik Uygulama Laboratuar Ders Notları
1 İşlemsel Zeka, Esnek Hesaplama, Yapay Zeka: Yapay Zeka’nın Tanımı, Önemi, Amaçları, Konuları, Uygulama Alanları, Çalışma ve Araştırma Alanları. Yapay Zeka Dilleri. yzkaynak.docx
2 Sezgisel problem çözümleme yzkaynak.docx
3 Uygulama Problemleri ( Minumum yol bulma, Gezgin satıcı, Kurt Kuzu Lahana Problemi vb) yzkaynak.docx
4 Yapay Sinir Ağları’na (YSA) Giriş : YSA Kavramı. Yapay Sinir Ağlarının Önemi. YSA Yazılımları. Uygulama ve İş Alanları. Yapay Sinir Ağlarının Temelleri: Yapay Sinir Hücresi ve Bileşenleri. Etkinlik İşlevi Türleri. Biyolojik Sinir Hücresi. Biyolojik Sinir Sistemi. İnsan Beyni ile YSA’nın Karşılaştırılması. yzkaynak.docx
5 Tek Katmanlı Algılayıcılar: Perceptron ve ADALINE Örnekleri. XOR Problemi ve Çok Katmanlı Modellere Duyulan Gereksinim. Çok Katmanlı Algılayıcılar (MLP). yzkaynak.docx
6 İleri Sürümlü Ağlar. Geri Yayılım. Makine Öğrenmesi. Öğreticili ve Öğreticisiz Öğrenme. YSA ile Tahminleme, yzkaynak.docx
7 Karşı yayılım ağları, Kendiliğinden öğrenen ağlar. yzkaynak.docx
8 Ara sınav yzkaynak.docx
9 Kümeleme algoritmaları yzkaynak.docx
10 Radyal temelli ağlar yzkaynak.docx
11 Genetik Algoritmalar, Çaprazlama, Mutasyon, Elitizm yzkaynak.docx
12 MATLAB’da Bulanık Mantık ve YSA. Bulanık Mantık ve YSA Uygulamaları. yzkaynak.docx
13 Bulanık Mantık, Bulanık Küme, Bulanık Küme İşlemleri, Bulanık Çıkarsama Sistemi yzkaynak.docx
14 Öğrenci gruplarının İşlemsel Zeka ile ilgili bir konuda 30’ar dk’lık sunumları: Mühendislikte, Sağlık Alanında, Askeri Alanda, Robotbilimde, Akıllı Taşıtlarda, Görüntü İşlemede, Bilgisayar Güvenliğinde İşlemsel Zeka; Uzman Sistemler; Doğal Dil İşleme, Genetik Algoritmalar; Yüz Tanıma; JOONE, JNNS, … yzkaynak.docx

Dersin Öğrenme Çıktıları

# Öğrenme Çıktı Id Açıklama
1 1537367 Yapay Zekanın temel kavramlarını, tekniklerini, matematik ve yazılım altyapısını öğrenerek uygulayabilme yeteneği kazanmak.
2 1537366 Yapay Zeka alanında gelişen araştırma konularını takip edebilir duruma gelebilmek; Bu konuda kısa seminerler hazırlayarak sunum yapabilmek. Makale okuma ve yazabilme deneyimi kazanmak.

Bölüm Program Çıktıları

# Program Çıktı Id Açıklama
1 74738 Lisans düzeyinde edinilen bilgileri derinleştirerek uygulamaya koyabilme.
2 74739 Analiz, sentez, eleştirel değerlendirme yeteneklerini geliştirerek karmaşık problemleri bağımsız olarak çözebilme.
3 74740 Modern tasarım yöntemleri ve araçları kullanarak bir süreci ya da bir sistemi tasarlayabilme.
4 74741 Bilimsel yöntemler kullanarak veri toplayabilme, değerlendirebilme ve yorumlayabilme.
5 74742 Çok disiplinli takımlarda yer alarak farklı alanlardan gelen bilgileri kendi alanıyla bütünleştirerek çözüm yöntemleri belirleyebilme.
6 74743 Bilimsel bilgi birikimini yazılı ve sözlü olarak etkin bir şekilde ifade edebilme, en az bir yabancı dilde iletişim kurabilme.
7 74744 Bilimsel gelişmeleri izleyerek kendini sürekli yenileyebilme.
8 74745 Toplumsal, çevresel ve etik değerleri dikkate alarak bilimsel araştırma yürütebilme.
9 74746 Proje planlaması ve zaman yönetimi yapabilme, alternatif çözüm yolları belirleyebilme.
10 74747 Bilimsel araştırma sürecinde uygun araçları belirleyebilme ve bilişim teknolojilerini kullanabilme.

Ögrenme Çıktı Matrisi

Program Çıktısı
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Öğrenme Çıktısı
1 4 5 4 5 3 2 2 1 2 1
2 4 5 3 5 3 4 5 5 2 1
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek