VERİ BİLİMİ VE ANALİTİĞİ - YL

İnsan beyninin işlevlerini yerine getiren bilgisayarların ve makinaların tasarımı Yapay Zekanın(YZ) temel amacı olmuştur. Amaç aynı olsa da kullanılan metodlar zaman içerisinde sürekli değişiklik göstermiştir. Başlangıçta öğrenme bir tabu olarak görülmüştür ama şimdi öğrenme şekilleri YZ araştırmalarının merkezi konumundadır. Yine başlangıçta insan beyni idiosynchratic olarak kabul edilmiş ama şimdi insan beyninin fonksiyonlarının anlaşılması ana konu olarak görülmektedir. Önceleri davranışların modellenmesi sadece sembolikti ama şimdi alt-sembolik modeller çalışmaların odak noktasındadır. Bütün bu eğilimlerin sonucunda Yapay zeka araştırmacılarının, bilişim kuramı, olasılık kuramı ve optimizasyon kuramı gibi konularda matematiksel ağırlıklı olarak bilgi gereksinimine ihtiyacı vardır . Bu ders zeki davranışların hesapsal modellemesini betimlemek ve beyindeki yapılarla nasıl ilintili olduğunu göstermek amacıyla giriş niteliğindedir.

Doğal hesaplamaya giriş, Olasılık kavramları ve işaretin karakteristiği, Bilişim kuramı, Öğrenme kuramı , verinin matematiksel yöntemlerle işlenmesi, Dinamik sistemlerin matematiksel modellenmesi/ Öğrenme teknikleri: Eğiticili ve eğiticisiz öğrenme, Hidden Markov Modelleri,Takviyeli öğrenme, Genetik programlama, Oyunlar.