| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | AKTS | |
| İşlemsel Zeka | EEM448 | 8 | 3 + 0 | 5,0 |
| Birim Bölüm | ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ |
| Derece Seviye | Lisans - Seçmeli - Türkçe |
| Dersin Verilişi | Yüz yüze |
| EBS Koordinatörü | Arş. Gör. Mustafa YILMAZ |
| Ders Veren | |
| Amaç |
İnsan beyninin öğrenme mekanizmasının modellenerek bilgisayarların tasarımı gün geçtikçe önem kazanmaktadır. Bu derste öğrenme teknikleri anlatılarak, zeki sistemlerin tasarımında gerekli bilgi ve becerilerin kazandırılması amaçlanmaktadır. |
| Ders İçeriği |
Yapay zekaya giriş ve temel kavramlar, Problem çözümü, Arama metodları, Öğrenme, Yapay zeka metodları, Yapay Sinir ağları, uzman sistemler, bulanık mantık ,zeki etmenler ve uygulama alanları |
| Ders Kaynakları |
Stuart Russell, Peter Norvig ; Artificial Intelligence A Modern Approach , 2009
Vasif Nabiyev ; Yapay Zeka, 2016 Çetin Elmas; Yapay Zeka Uygulamaları, 2018 |
| Yarıyıl İçi Çalışmalar | Katkı Yüzdesi (%) |
| Bu bilgi girilmemiştir. | |
| Toplam | 0 |
| Yarıyıl Sonu Çalışmalar | Katkı Yüzdesi (%) |
| Bu bilgi girilmemiştir. | |
| Toplam | %0 |
| Yarıyıl İçinin Başarıya Oranı | %0 |
| Yarıyıl Sonu Çalışmalar | %0 |
| Toplam | %0 |
| Kategori | Ders İlişki Yüzdeleri (%) |
|
Aktarılabilir Beceri Dersleri
|
0
|
|
Beşeri, İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
|
0
|
|
Destek Dersleri
|
0
|
|
Ek Dersler
|
0
|
|
Kategori
|
0
|
|
Mesleki Seçmeli Dersler
|
0
|
|
Temel Meslek Dersleri
|
0
|
|
Uygulama Dersleri
|
0
|
|
Uzmanlık / Alan Dersleri
|
0
|
| Ders İş Yükü | Öğretim Metotlar / Öğretim Metodu | Süresi (Saat) | Sayısı | Toplam İş Yükü (Saat) |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 0 | |||
| AKTS = Toplam İş Yükü (Saat) / 25.5 (s) | 0 | |||
| AKTS | ||||
| Hafta | Konu | Öğretim Metodu |
|---|---|---|
| 1 | Yapay Zekaya Giriş | Ders |
| 2 | Search algoritmaları | Ders |
| 2 | Search algoritmaları | Ders |
| 4 | Sezgisel Algorithmalar | Ders |
| 4 | Sezgisel Algorithmalar | Ders |
| 6 | Sezgisel Algoritmalar ve oyun programları | Ders |
| 7 | Uzman sistemler | Ders |
| 7 | Uzman sistemler | Ders |
| 9 | Yapay sinir ağları | Ders |
| 9 | Yapay sinir ağları | Ders |
| 11 | Zeki etmenler | Ders |
| 12 | Genetik algoritmalar | Ders |
| 13 | Yapay zeka uygulamaları | Ders |
| 13 | Yapay zeka uygulamaları | Ders |
| Ders Öğrenme Çıktısı | Ölçme Değerlendirme | Öğretim Metodu | Öğrenme Faaliyeti |
| Esnek işlemsel zekanın temellerini kavrama. | Yazılı Sınav | Ders | Dinleme ve anlamlandırma |
| Yapay Sinir Ağları, Destek Vektör Makineleri, Bulanık Sistemler ve Evrimsel Hesaplama Yöntemlerini gerçekleme. | Yazılı Sınav | Ders | Dinleme ve anlamlandırma |
| Sınıflandırma, örüntü tanıma, kestirim, kural çıkarımı ve optimizasyon problemlerini esnek işlemsel zeka yöntemleriyle çözme. | Yazılı Sınav | Ders | Dinleme ve anlamlandırma |
DERS ÖĞRENME ÇIKTISI |
PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | PÇ 11 | PÇ 12 | PÇ 13 | PÇ 14 | PÇ 15 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Esnek işlemsel zekanın temellerini kavrama. | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| Yapay Sinir Ağları, Destek Vektör Makineleri, Bulanık Sistemler ve Evrimsel Hesaplama Yöntemlerini gerçekleme. | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| Sınıflandırma, örüntü tanıma, kestirim, kural çıkarımı ve optimizasyon problemlerini esnek işlemsel zeka yöntemleriyle çözme. | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
