AKTS - İleri Yapay Zeka
İleri Yapay Zeka (MDES677) Ders Detayları
Ders Adı | Ders Kodu | Dönemi | Saati | Uygulama Saati | Laboratuar Hours | Kredi | AKTS |
---|---|---|---|---|---|---|---|
İleri Yapay Zeka | MDES677 | Alan Seçmeli | 3 | 0 | 0 | 3 | 5 |
Ön Koşul Ders(ler)i |
---|
Öğretim üyesinin onayı |
Dersin Dili | İngilizce |
---|---|
Dersin Türü | Seçmeli Dersler |
Dersin Seviyesi | Doktora |
Ders Verilme Şekli | Yüz Yüze |
Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri | Anlatım. |
Dersin Öğretmen(ler)i |
|
Dersin Amacı | İleri yapay zeka kavramlarını ve yapay zekaya farklı yaklaşımları (sembolik ve sembolik-olmayan) öğrenmek. Öğrencinin mühendislik vizyonunu genişletmek. |
Dersin Eğitim Çıktıları |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
Dersin İçeriği | Akıllı erkinler, arama yoluyla problem çözme, bilgilendirilmiş/bilgilendirilmemiş arama yöntemleri, keşif, kısıt sağlama problemleri, oyun oynama, bilgi ve uslamlama: birinci-derece mantık, bilgi gösterimleme, öğrenme, seçilmiş başlıklar: evrimsel hesaplama, yapay sinir ağları, çok erkinli sistemler, karınca kolonisi optimizasyonu. |
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
---|---|---|
1 | Akıllı Erkinler | Russell & Norvig Bölüm 1 ve 2 |
2 | Akıllı Erkinler | Russell & Norvig Bölüm 1 ve 2 |
3 | Bilgilendirilmiş/Bilgilendirilmemiş Arama Yöntemleri, Keşif | Russell & Norvig Bölüm 3 ve 4 |
4 | Bilgilendirilmiş/Bilgilendirilmemiş Arama Yöntemleri, Keşif | Russell & Norvig Bölüm 3 ve 4 |
5 | Kısıt Sağlama Problemleri | Russell & Norvig Bölüm 5 |
6 | Kısıt Sağlama Problemleri | Russell & Norvig Bölüm 5 |
7 | Oyun Oynama | Russell & Norvig Bölüm 6 |
8 | Bilgi ve Uslamlama: Mantıksal Erkinler | Russell & Norvig Bölüm 7 |
9 | Bilgi ve Uslamlama: Birinci-Derece Mantık | Russell & Norvig Bölüm 8 |
10 | Bilgi ve Uslamlama: Birinci-Derece Mantık | Russell & Norvig Bölüm 9 |
11 | Seçilmiş Başlıklar: Evrimsel Hesaplama | Kaynak #5 |
12 | Seçilmiş Başlıklar: Çok Erkinli Sistemler | Kaynak #4 |
13 | Seçilmiş Başlıklar: Yapay Sinir Ağları | Kaynak #3 |
14 | Seçilmiş Başlıklar: Karınca Kolonisi Optimizasyonu. | Kaynak #1 |
15 | Genel gözden geçirme | - |
16 | Final sınavı | - |
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. |
3. Artificial Intelligence, Patrick H. Winston, Addison-Wesley, 1992. | |
4. Introduction to the Theory of Neural Computation, J. Hertz, A. Krogh and R.G. Palmer, Addison-Wesley Publishing Company, 1991 | |
5. An Introduction to MultiAgent Systems, Wooldridge, M., John Wiley & Sons, 2002 | |
6. An Introduction to Genetic Algorithms, Melanie Mitchell, MIT Press, 1998 |
Değerlendirme System
Çalışmalar | Sayı | Katkı Payı |
---|---|---|
Devam/Katılım | - | - |
Laboratuar | - | - |
Uygulama | - | - |
Alan Çalışması | - | - |
Derse Özgü Staj | - | - |
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | - | - |
Ödevler | - | - |
Sunum | 1 | 10 |
Projeler | 1 | 25 |
Rapor | - | - |
Seminer | - | - |
Ara Sınavlar/Ara Juri | 1 | 25 |
Genel Sınav/Final Juri | 1 | 40 |
Toplam | 4 | 100 |
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu Katkısı | 60 |
---|---|
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı | 40 |
Toplam | 100 |
Kurs Kategorisi
Temel Meslek Dersleri | X |
---|---|
Uzmanlık/Alan Dersleri | |
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 | Bireysel ve ekip üyesi olarak ileri düzey araştırma faaliyetlerini yürütme yeteneği | X | ||||
2 | Araştırma konularını irdeleme, değerlendirme ve bilimsel muhakeme ile yorumlama yeteneği | X | ||||
3 | Yeni yöntemler oluşturma ve bunları özgün araştırma alanları ve konularına uygulama becerisi | X | ||||
4 | Deneysel ve/veya analitik verileri sistematik şekilde elde etme, bunları bilimsel sonuçlara ulaşacak şekilde tartışma ve değerlendirme yeteneği | X | ||||
5 | Bilimsel felsefe yaklaşımını mühendislik sistemlerinin analiz, modelleme ve tasarımında uygulayabilme becerisi | X | ||||
6 | Çalışmış olduğu sahadaki bilgiyi uluslararası düzeyde özgün çalışmaları oluşturacak, sürdürecek, tamamlayacak ve sunacak şekilde sentezleme yeteneği | X | ||||
7 | Çalıştığı mühendislik alanında bilimsel ve teknolojik gelişmelere katkıda bulunma | X | ||||
8 | Toplumu araştırma faaliyetleri aracılığıyla geliştirmek için endüstriyel ve bilimsel ilerlemelere katkıda bulunma | 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 | 2 | 32 |
Sunum/Seminer Hazırlama | 3 | 5 | 15 |
Projeler | 1 | 20 | 20 |
Raporlar | |||
Ödevler | |||
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi | 1 | 8 | 8 |
Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi | 1 | 10 | 10 |
Toplam İş Yükü | 133 |