CEN425 - YAPAY ZEKA
| Ders Bilgileri | |||||
| Ders | Kodu | Yarıyıl | T + U (Saat) | Kredi | AKTS |
| Yapay Zeka | CEN 425 - CEN 426 | 7 | 3 + 0 | 3 | 6 |
| Ön Koşul Dersleri | |||||
| Dersin Dili | İngilizce | ||||
| Dersin Seviyesi | Lisans | ||||
| Dersin Türü | Seçmeli | ||||
| Dersi Veren Öğretim Üyesi | Dr. Öğr. Üyesi Esra SARAÇ EŞSİZ | ||||
| Dersin Yardımcıları | |||||
| Dersin Amacı | Bu dersin temel amacı öğrencilere en temel bilgiyi sağlamak ve böylece AI'nın ne olduğunu anlayabilmelerini sağlamaktır. |
||||
| Dersin İçeriği | Arama (Bölüm 3). Oyun Oynama (Bölüm 5) Mantık ve Otomatik Akıl Yürütme (Bölüm 7,8) Belirsizlikle Muhakeme (Olasılıksal Akıl yürütme) (Bölüm 13,14) Makine Öğrenimi (Bölüm 18) Doğal Dil İşleme (Bölüm 22,23) |
||||
| Dersin Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri | |||
| Bir problemin Yapay Zeka problemi olup olmadığını anlamak | 1, 2, 3, 10, 11, 15 | A, C, D | |||
| Yapay zeka problemini modelleme ve uygun çözümü bulma | 1, 2, 3, 10, 11, 15 | A, C, D | |||
| Arama yöntemleri, uzman sistemler, istatiksel yöntemler ve basit yöntemleri öğrenme için tanımlayıp kullanabilme | 1, 2, 3, 10, 11, 15 | A, C, D | |||
| Öğretim Yöntemleri: | 1: Anlatım, 2: Soru-Cevap, 3: Tartışma, 4: Alıştırma ve Uygulama, 5: Gösteri, 6: Gösterip Yaptırma,, 7: Rol Yapma, 8: Grup Çalışmas, 9: Benzetim, 10: Beyin Fırtıması, 11: Örnek Çalışmalar, 12: Deney/Laboratuvar, 13: Bireysel Çalışma, 14: Proje Çalışması, 15: Proje Temelli Öğrenme, 16: Tanımsız | ||||
| Ölçme Yöntemleri: | A: Sınav , B: Sözlü Sınav, C: Ödev, D: Proje/Tasarım, E: Performans Görevi, F: Portfolyo, G: Tanımsız | ||||
| DERS AKIŞI | |||||
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık | |||
| 1 | Giriş + Tarih | ||||
| 2 | Akıllı Aracılar + Diğer AI çerçeveleri | ||||
| 3 | Arama 1 - Uniformed, Informed | ||||
| 4 | Arama 2 - Informed, Adversarial | ||||
| 5 | Sayısal Optimizasyon | ||||
| 6 | Arama 3 - Yerel Arama, Genetik Algoritmalar | ||||
| 7 | Arama 3 - Yerel Arama, Genetik Algoritmalar - devam | ||||
| 8 | Makine öğrenme | ||||
| 9 | Olasılıksal Modelleme, Bayes Ağları | ||||
| 10 | Takviyeli Öğrenme | ||||
| 11 | Doğal Dil İşleme | ||||
| 12 | Hesaplamalı Oyun Teorisi | ||||
| 13 | Öğrenci sunumları | ||||
| 14 | Problem çözme | ||||
| KAYNAKLAR | |||||
| Ders Notu | 1. “Artificial Intelligence, A Modern Approach, 3rd Edition,” by Stuart Russell and Peter Norvig | ||||
| Diğer Kaynaklar | |||||
| MATERYAL PAYLAŞIMI | |||||
| Dökümanlar | 1-8 hafta | ||||
| Sınav Soruları | |||||
| 9-14 hafta | |||||
| Ödevler | Ödevler | ||||
| Sınavlar | Sınav Tarihleri | ||||
| ArasinavTarihleri | |||||
| DEĞERLENDİRME SİSTEMİ | |||||
| YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARI | SAYISI | KATKI YÜZDESİ | |||
| Ara Sınav | 1 | 30 | |||
| Kısa sınav | 0 | 0 | |||
| Ödev | 0 | 0 | |||
| Proje | 1 | 70 | |||
| Toplam | 100 | ||||
| Yıliçinin Başarıya Oranı | 50 | ||||
| Finalin Başarıya Oranı | 50 | ||||
| Toplam | 100 | ||||
| DERS KATEGORİSİ | Mesleki | ||||
| DERSİN PROGRAM ÇIKTILARINA KATKISI | |||||
| No | Program Öğrenme Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||
| 1 | Matematik, Fen Bilimleri ve temel mühendislik alanlarında bilgi birikimi ve bu birikimi uygulamaya dönüştürebilme yeteneğine sahip olma, | 5 | |||
| 2 | Bilgisayar Mühendisliği’nin temel prensipleri hakkında bilgiye sahip olma ve bu alandaki problemleri tanımlama, modelleme ve çözme yeteneğine sahip olma, | 5 | |||
| 3 | Bilişim teknolojileri bilgisi ve bu teknolojileri aktif olarak kullanabilme yeteneğine sahip olma, | 5 | |||
| 4 | Kendi alanında veri toplama, deney yapma, deney sonuçlarını analiz ve yorumlama yeteneğine sahip olma, | 5 | |||
| 5 | Problem çözümlerinde ve uygulamalarda modern mühendislik araçlarını ve yöntemlerini kullanabilme yeteneğine sahip olma, | 4 | |||
| 6 | Sistem ve sistem bileşenini veya süreci istenilen kriterlere uygun olarak tasarlama ve uygulama yeteneğine sahip olma, | 4 | |||
| 7 | Disiplin içi ve disiplinler arası takımlarda çalışabilme yeteneğine sahip olma, | 4 | |||
| 8 | Bilgi edinimi araştırması yapabilme, veri tabanlarına ve diğer bilgi kaynaklarına erişebilme becerisine sahip olma, | 4 | |||
| 9 | Yaşam boyu öğrenme gerekliliğinin farkındalığına sahip olma ve bu farkındalığı uygulayarak kendini yenileyebilme yeteneği sahip olma, | 3 | |||
| 10 | Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi uygulamalar ile girişimcilik ve yenilikçilik hakkında bilgi sahibi olma, | 3 | |||
| 11 | İletişim de etkin olabilme yeteneğine sahip olma, | 1 | |||
| 12 | Mesleki özgüven, bağımsız davranma, yaratıcılık gibi özelliklere sahip olma, | 4 | |||
| 13 | Mesleki ve etik sorumluluk bilinçlerine sahip olma, | 1 | |||
| KATKI DÜZEYİ: 1:Çok-Düşük, 2: Düşük, 3: Orta, 4: Yüksek, 5: Çok-Yüksek | |||||
| AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU | |||||
| Etkinlik | SAYISI | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) | ||
| Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) | 16 | 3 | 48 | ||
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 16 | 3 | 48 | ||
| Ödev | 0 | 0 | 0 | ||
| Proje | 1 | 80 | 80 | ||
| Ara sınav | 1 | 2 | 2 | ||
| Uygulama | 0 | 0 | 0 | ||
| Final sınavı | 1 | 2 | 2 | ||
| Toplam İş Yükü | 180 | ||||
| Toplam İş Yükü / 30 (saat) | 6 | ||||
| Dersin AKTS Kredisi | 6 | ||||