• Anasayfa
  • YBS303 Yapay Zeka (2019 - 2020 / 5. Yarıyıl)
  • EN
YBS303 - Yapay Zeka
Ders Adı Kodu Yarıyıl T+U Saat AKTS Pdf
Yapay Zeka YBS303 5 2 + 1 5,0 Pdf
Birim Bölüm
YÖNETİM BİLİŞİM SİSTEMLERİ
Derece Seviye Lisans - Zorunlu - Türkçe
Dersin Verilişi Sınıf içi sözlü-yazılı anlatım.
EBS Koordinatörü
Ders Veren Dr. Öğr. Üyesi Vedat MARTTİN
Amaç

Öğrencilere yapay zeka konusundaki temel teknik ve yöntemler konusunda bilgi edindirmek ve öğrencilerin yapay zeka yöntemlerini pratik problemlerin çözümünde kullanabilme becerisine sahip olmalarını sağlamak amaçlanmaktadır.

Ders İçeriği

Yapay zekanın temel kavram ve yöntemleri.Zeki ajan kavramı. Yapay zeka kullanarak problem çözme yaklaşımı.Problem hakkında bilgisi kullanan ve kullanmayan arama yöntemleri. Lokal arama yöntemleri. Sezgisel algoritmalar. Yapay sinir ağlarına giriş. Oyun Problemleri. Mantıksal çıkarsama. Prolog programlama dili ve bilgi temsili.

Ders Kaynakları Artificial Intelligence: A Modern Approach. Stuart Russell, Peter Norvig, Prentice Hall, Second Edition
Yapay Zeka-Prof.Dr Vasif Vagifoğlu Nabiyev ,Seçkin Yayınevi-2012-4.Baskı
Açıldığı Öğretim Yılı 2016 - 2017 2017 - 2018 2018 - 2019 2019 - 2020
Yarıyıl İçi Çalışmalar Katkı Yüzdesi (%)
Ara Sınav 1 30
Ödev 1 20
Uygulama 1 10
Toplam 60
Yarıyıl Sonu Çalışmalar Katkı Yüzdesi (%)
Final %40
Toplam %40
Yarıyıl İçinin Başarıya Oranı %60
Yarıyıl Sonu Çalışmalar %40
Toplam %100
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 30
Uygulama Dersleri 0
Uzmanlık / Alan Dersleri 70
Ders İş Yükü Öğretim Metotlar / Öğretim Metodu Süresi (Saat) Sayısı Toplam İş Yükü (Saat)
Dinleme ve anlamlandırma Ders 3 14 42
Dinleme ve anlamlandırma Ders 3 14 42
Ara Sınav 1 Ara Sınav 1 3 1 3
Ödev 1 Ödev 1 16 5 80
Final Final 3 1 3
Ara Sınav 1 Ara Sınav 1 3 1 3
Ödev 1 Ödev 1 16 5 80
Final Final 3 1 3
Toplam İş Yükü (Saat) 256
AKTS = Toplam İş Yükü (Saat) / 25.5 (s) 10,04
AKTS
Hafta Konu Öğretim Metodu
1 Temel Kavramlar, Yapay Zeka Tarihi ve Felsefesi
2 Ajan (Vekil) kavramı, Zeki Ajanlar ve türleri
3 Yapay Zeka ile Problem Çözme ve Arama Algoritmalarına Giriş
4 Problem Bilgisi Kullanmayan Arama Algoritmaları
5 Problem Bilgisi Kullanan Arama Algoritmaları
6 Problem Bilgisi Kullanan Arama Algoritmaları
7 Koşul Tatmin Problemleri
8 Oyun Kuramı ve Oyun Problemleri
9 Mantık
10 Yapay Sinir Ağları
11 Yapay Sinir Ağları
12 Prolog Programlama Dili ve Mantıksal Programlama
13 Prolog Programlama Dili ve Mantıksal Programlama
14 Dönem Ödevi Teslimi
Öğrenme Çıktısı Ölçme Değerlendirme Öğretim Metodu Öğrenme Faaliyeti
Karşılaşılan problemlere uygun yapay zeka metodları ile çözüm üretme becerilerinin geliştirir.
Yapay zekada kullanılan metodları ve algoritmaları öğrenir ve kullanır.
İnsan gibi düşünme sistemine benzer program ve makine geliştirmenin temelleri öğrenir.
Yapay zekanın temellerini kavrar.
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
Karşılaşılan problemlere uygun yapay zeka metodları ile çözüm üretme becerilerinin geliştirir. - - - - - - - - - - - -
Yapay zekada kullanılan metodları ve algoritmaları öğrenir ve kullanır. - - - - - - - - - - - -
İnsan gibi düşünme sistemine benzer program ve makine geliştirmenin temelleri öğrenir. - - - - - - - - - - - -
Yapay zekanın temellerini kavrar. - - - - - - - - - - - -