AKTS - İleri Yapay Zeka

İleri Yapay Zeka (CMPE568) Ders Detayları

Ders Adı Ders Kodu Dönemi Saati Uygulama Saati Laboratuar Hours Kredi AKTS
İleri Yapay Zeka CMPE568 3 0 0 3 5
Ön Koşul Ders(ler)i
Öğretim üyesinin kararı
Dersin Dili İngilizce
Dersin Türü N/A
Dersin Seviyesi Fen Bilimleri Yüksek Lisans
Ders Verilme Şekli Yüz Yüze
Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri Anlatım.
Dersin Koordinatörü
Dersin Öğretmen(ler)i
Dersin Asistan(lar)ı
Dersin Amacı Sembolik ve sembolik olmayan yapay zeka başlıkları çerçevesinde farklı yapay zeka yaklaşım ve temel kavramlarını tanıtmak. Öğrencinin bilgisayar mühendisliği vizyonunu genişletmek.
Dersin Eğitim Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
  • Verilen bir problem için erkin tasarlama
  • Problem çözümü arama yöntem ve prensiplerini anlamak. Farklı arama tekniklerini özelliklerine göre kullanabimek.
  • Mantıksal problem gösterimi ve çözüm yollarını bilmek.
  • Makina öğrenmesinin temellerini anlamak.
Dersin İçeriği Zeki erkinle, arama yolu ile problem çözme, yönlendirilmiş/yönlendirilmemiş arama metodları, keşfetme, kural doyumu, bilgi ve çıkarım, birinci seviye mantık ve çıkarım, makina öğrenmesi, seçimli konular: sinir ağları, doğal hesaplama.

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

Hafta Konular Ön Hazırlık
1 Zeki erkinler. Arama ile problem çözümü. Bölüm 2-3.3 (main text)
2 Yönlendirilmiş/yönlendirilmemiş arama ve keşif Bölüm 3.4-3.6
3 Lokal arama, belirleyici olmayan-hareketler ve kısmi izlenebilirlik durumlarında arama Bölüm 4
4 Rakip arama. Kural doyumu Bölüm 5,6
5 Mantıksal erkinler. Birinci seviye mantık Bölüm 7,8
6 Birinci seviye mantık ile çıkarım Bölüm 9
7 Gerçek dünyada planlama ve hareket etme Bölüm 10,11
8 Bilgi gösterimi Bölüm 12
9 Bulanık bilgi ve çıkarım. Olasılıksal çıkarım. Bölüm 13, 14, 15
10 Basit ve karmaşık kararlar oluşturmak Bölüm 16,17
11 Örneklerden öğrenme. Öğrenmede bilgi. Bölüm 18,19
12 Olasılıksal modeller ile öğrenme. Destekli öğrenme Bölüm 20,21
13 Seçimli konular Bölüm 23,24,25
14 Seçimli konular Bölüm 23,24,25
15 Gözden geçirme
16 Gözden geçirme

Kaynaklar

Ders Kitabı 1. Artificial Intelligence : A Modern Approach (Second Edition), Stuart Russell and Peter Norvig, Prentice-Hall, 2003, ISBN: 0-13-790395
Diğer Kaynaklar 2. Ant Colony Optimization, Marco Dorigo and Thomas Stützle, MIT Press, 2004. ISBN: 0-262-04219-3.
3. Artificial Intelligence, Patrick H. Winston, Addison-Wesley, 1992. ISBN: 0-201-533774.

Değerlendirme System

Çalışmalar Sayı Katkı Payı
Devam/Katılım - -
Laboratuar - -
Uygulama - -
Alan Çalışması - -
Derse Özgü Staj - -
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği - -
Ödevler 3 20
Sunum 1 15
Projeler - -
Rapor - -
Seminer - -
Ara Sınavlar/Ara Juri 1 25
Genel Sınav/Final Juri 1 40
Toplam 6 100
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu Katkısı 60
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı 40
Toplam 100

Kurs Kategorisi

Temel Meslek Dersleri
Uzmanlık/Alan Dersleri X
Destek Dersleri
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
Aktarılabilir Beceri Dersleri

Dersin Öğrenim Çıktılarının Program Yeterlilikleri ile İlişkisi

# Program Yeterlilikleri / Çıktıları Katkı Düzeyi
1 2 3 4 5
1 Matematik, fen bilgisi ve mühendislik bilgilerini uygulama becerisi X
2 Deney tasarlama ve yapma ve deney sonuçlarını analiz ederek yorumlama becerisi. X
3 Belirlenen gereksinimlere göre bir sistem, bileşen ve işlem tasarımlama becerisi. X
4 Disiplinler arası alanlarda iş yapabilme becerisi. X
5 Mühendislik problemlerini belirleme, formüle etme ve çözme becerisi. X
6 Profesyonel ve meslek etiği sorumluluğunu kavrama. X
7 Etkin iletişim kurma becerisi. X
8 Yaşam boyu eğitimin bir gereksinim olduğunu tanımak ve aynı zamanda bu eğitime angaje olma becerisi. X
9 Çağdaş konular hakkında bilgi sahibi olmak. X
10 Mühendislik uygulamaları için gerekli modern mühendislik araçlarını, tekniklerini ve yetenekleri kullanma becerisi. X
11 Proje yönetimi becerileri ve uluslar arası standartları ve metodolojileri tanıma. X
12 Gerçek hayat problemleri için mühendislik ürünleri ve prototipleri yaratabilme yeteneği. X
13 Profesyonel bilgiye katkı yeteneği. X
14 Yöntembilimsel bilimsel araştırma yapabilme yeteneği X
15 Orijnal ya da var olan bir bilgi kümesi etrafında bir bilimsel yapıt üretme, raporlama ve sunma yeteneği. X
16 Üretilen orijinal fikri savunma yeteneği. X

ECTS/İş Yükü Tablosu

Aktiviteler Sayı Süresi (Saat) Toplam İş Yükü
Ders saati (Sınav haftası dahildir: 16 x toplam ders saati) 16 3 48
Laboratuar
Uygulama
Derse Özgü Staj
Alan Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi 16 1 16
Sunum/Seminer Hazırlama 1 10 10
Projeler
Raporlar
Ödevler 3 6 18
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi 1 15 15
Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi 1 20 20
Toplam İş Yükü 127