Ondokuz Mayıs Üniversitesi Bilgi Paketi - Ders Kataloğu

Ders Öğretim Planı

Ders KoduDers AdıDers TürüYılYarıyılAKTS
BTÖ405 A Seçmeli III (Yapay Zeka I) 927001 4 7 5
Dersin Seviyesi
Lisans
Dersin Amacı
Öğrencileri yapay zeka alanında karşılaşılan konu ve yöntemleri, ders anlatımları,problemler ve uygulamalar üzerinden karşı karşıya getirmektir.
Dersin Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Doç.Dr. Ufuk Çoruh
Öğrenme Çıktıları
  1. Yapay zekada yapılan ana yaklaşımları anlamaya çalışır. Bu yaklaşımlar oyun yaklaşımları ile aramalar, deneye dayalı aramalar, mantıksal us çıkarım, istatistiksel us çıkarım, karar kuramı, planlama, makina öğrenmesi, sinir ağları ve doğal dil işleme konularıdır
  2. Yapay zekada karşılaşılan ve çözümü mümkün olabilen problemleri tanır
  3. Yapay zeka algoritmalarını kullanarak program yazar.
  4. Beynin modellenmesi ve anlaşılmasında disiplinlerarası alanlardaki son ilerlemeleri öğrenir ve fikir yürütür
  5. Ödevsel çalışma ve araştırma ile tecrübe kazanır
Öğrenim Türü
Birinci Öğretim
Ön Koşul Dersleri
Yok
Önerilen Diğer Husular
Yok
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
Artificial Intelligence by Stuart Russell and Peter Norvig, 2010
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
Staj Durumu
Yok
Dersin İçeriği
Temel kavramlar, problem çözümü, kullanılan algoritmalar, Yapay Sinir Ağları, Uzman Sistemler, Genetik Algoritmalar, Bulanık Mantık.
Haftalık Ders İçeriği
Hafta Teorik Uygulama Laboratuar
1.Yapay Zekaya Giriş ve akıllı etmenler
2.Deneyerek ve bilgiye dayalı arama yardımıyla problem çözme
3.Kısıt koşullarının sağlanmasına dayalı arama yöntemi ile problem çözme, karşıtlıklara bağlı arama yöntemi
4.Bilgi ve usavurumda mantıksal etkenlerin rolü
5.Birinci düzeyde mantık
6.Birinci düzeydel mantık yardımıyla sonuç çıkarma
7.Bilginin temsili, gerçek dünyada planlama ve gerçekleştirme stratejileri
8.Ara Sınav
9.Bilgide belirsizlik altında usavurum (tümevarım)
10.Zamana bağlı ve zamana bağlı olmayan olasılıksal usavurum (tümevarım)
11.Basit ve karmaşık kararların makina yardımıyla yapılma yaklaşımları
12.Gözlemlerden öğrenme ve öğrenme ile bilginin oluşturulması
13.İstatistiksel öğrenme yöntemleri ve sinir ağları
14.Pekiştirererek öğrenme
15.Final Haftası
16.Final Haftası
Değerlendirme
Yarıyıl (Yıl) İçi EtkinlikleriAdetKatkı (%)
Ara Sınav150
Quiz210
Derse Katılım15
Performans135
Toplam110
Yarıyıl (Yıl) Sonu EtkinlikleriAdetKatkı (%)
Final Sınavı1100
Toplam100
Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri60
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri40
Toplam100
İş Yükü Hesaplaması
EtkinliklerAdetSüresi(saat)Toplam İş Yükü(saat)
Ara Sınav13030
Final Sınavı14545
Quiz21020
Derse Katılım155
Performans12525
Toplam125