Lisans
Fen-Edebiyat Fakültesi
Matematik-Bilgisayar
Anlık RSS Bilgilendirmesi İçin Tıklayınız.Düzenli bilgilendirme E-Postaları almak için listemize kaydolabilirsiniz.


Yapay Zeka

Ders KoduYarıyıl Ders Adı T/U/L Türü Öğrenim Dili AKTS
MB8009 Yapay Zeka 2/2/0 SA Türkçe 5
Dersin Amacı
Öğrencileri yapay zeka alanında karşılaşılan konu ve yöntemleri, ders anlatımları,problemler ve uygulamalar  üzerinden  karşı karşıya getirmektir. 
Ön Koşullar Yok
Eş Koşullar Yok
Özel Koşullar Temel programlama bilgisi, temel istatistik ve matematiksel mantık bilgisi ve kaynakları takip edebilme açısından temel düzeyde ingilizce bilgisi gerekli ve yeterlidir.
Öğretim Üyeleri Yrd. Doç. Dr. Levent ÇUHACI
Asistanlar Yok
Ders Gün,Saat ve Yeri Çarşamba, Bilg.Lab. II, 13:00-15:00 Perşembe, 4C-03/05, 09:00-11:00
Görüşme Saatleri ve Yeri Yrd.Doç.Dr. Levent CUHACI, ofis saatleri : Salı, 13:00:15:00, ofis telefonu : 4359
Öğretim Yöntem ve Teknikleri Anlatım, dönem ödevi, lab uygulamaları 
Temel Kaynaklar Artificial Intelligence by Stuart Russell and Peter Norvig   2010

Java yazılım paketi

OpenNeuro Platform, http://code.google.com/p/opennero/wiki/BuildingOpenNero

 
Diğer Kaynaklar -
Haftalık Ders Programı
Hafta Dersin İçeriği Öğretim Yöntem ve Teknikleri
1. Hafta Yapay Zekaya Giriş ve akıllı etmenler Sözlü Anlatım
2. Hafta Deneyerek ve bilgiye dayalı arama yardımıyla problem çözme Sözlü Anlatım ve Lab
3. Hafta Kısıt koşullarının sağlanmasına dayalı arama yöntemi ile problem çözme, karşıtlıklara bağlı arama yöntemi Szölü Anlatım ve Lab
4. Hafta Bilgi ve usavurumda mantıksal etkenlerin rolü Szölü anlatım ve lab
5. Hafta Birinci düzeyde mantık Sözlü Anlatım ve Uygulama
6. Hafta Birinci düzeydel mantık yardımıyla sonuç çıkarma Szölü Anlatım ve Uygulama
7. Hafta Bilginin temsili, gerçek dünyada planlama ve gerçekleştirme stratejileri Sözlü Anlatım ve Uygulama
8. Hafta Ara Sınav Sınav
9. Hafta Bilgide belirsizlik altında usavurum (tümevarım) Sözlü Anlatım ve Uygulama
10. Hafta Zamana bağlı ve zamana bağlı olmayan olasılıksal usavurum (tümevarım) Sözlü Anlatım ve Uygulama
11. Hafta Basit ve karmaşık kararların makina yardımıyla yapılma yaklaşımları Sözlü anlatım veuygulama
12. Hafta Gözlemlerden öğrenme ve öğrenme ile bilginin oluşturulması Sözlü anlatım ve lab
13. Hafta İstatistiksel öğrenme yöntemleri ve sinir ağları Sözlü Anlatım ve Lab
14. Hafta Pekiştirererek öğrenme Sözlü Anlatım ve Lab
15. Hafta Final Haftası Sınav
16. Hafta Final Haftası Sınav
17. Hafta Final Haftası Sınav
Değerlendirme Ölçütleri
Ölçüt Tipleri Adet Yüzdesi(%)
Ara sınav(lar) 1 25
Kısa sınav(lar) 2 10
Ödevler / Dönem Ödevi / Sunum 1 25
Derse Devam / Katılım 1 5
Final 1 35


ÖÇ-1Yapay 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
ÖÇ-2Yapay zekada karşılaşılan ve çözümü mümkün olabilen problemleri tanır
ÖÇ-3Yapay zeka algoritmalarını kullanarak program yazar.
ÖÇ-4Beynin modellenmesi ve anlaşılmasında disiplinlerarası alanlardaki son ilerlemeleri öğrenir ve fikir yürütür
ÖÇ-5Ödevsel çalışma ve araştırma ile tecrübe kazanır
Program Çıktıları
PÇ-1Matematik veya bilgisayar bilimleri alanlarında ileri düzeyde kuramsal ve uygulamalı bilgilere sahiptir.
PÇ-2Matematik veya bilgisayar bilimleri alanlarında edindiği bilgi ve becerileri kullanarak verileri yorumlar ve değerlendirir.
PÇ-3Matematik veya bilgisayar bilimleri alanlarındaki problemleri saptar, tanımlar, analiz eder; araştırmalara ve kanıtlara dayalı çözüm önerileri geliştirir.
PÇ-4Matematik disiplinine sahip olarak, bilgisayarın işleyiş mantığını anlar ve hesaba dayalı düşünme yeteneği kazanır.
PÇ-5Matematik veya bilgisayar bilimleri alanlarında karşılaşılan problemleri çözmek için bireysel ve ekip üyesi olarak etkin bir biçimde çalışır.
PÇ-6En az bir yabancı dil bilgisine ve Türkçe, sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisine sahiptir.
PÇ-7Analitik düşünme yeteneği ile sonuç çıkarma sürecinde zamanı etkin kullanır.
PÇ-8Mesleki etik ve sorumluluk bilincindedir.
PÇ-9Bağımsız davranma, inisiyatif kullanma ve yaratıcılık becerisine sahiptir.
PÇ-10Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliğinin bilincine sahiptir ve mesleki bilgi ve becerilerini sürekli olarak geliştirir.
PÇ-11Alanı ile ilgili sahip olduğu bilgi birikimini toplum yararına kullanır.
Alan Yeterlilikleri Matrisi
Program Çıktıları - Öğrenim Çıktıları Matrisi
--
 PÇ 1PÇ 2PÇ 3PÇ 4PÇ 5PÇ 6PÇ 7PÇ 8PÇ 9PÇ 10PÇ 11
ÖÇ 1           
ÖÇ 2           
ÖÇ 3           
ÖÇ 4           
ÖÇ 5