AKTSBilgi Mühendisliği

Bilgi Mühendisliği (CMPE465) Ders Detayları

Ders Adı Ders Kodu Dönemi Saati Uygulama Saati Laboratuar Hours Kredi AKTS
Bilgi Mühendisliği CMPE465 Seçmeli Dersler 3 0 0 3 5
Ön Koşul Ders(ler)i
N/A
Dersin Dili İngilizce
Dersin Türü Teknik Seçmeli Dersler
Dersin Seviyesi Lisans
Ders Verilme Şekli Yüz Yüze
Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri Anlatım.
Dersin Koordinatörü
Dersin Öğretmen(ler)i
Course Assistants
Dersin Amacı Bu dersin temel amacı, gerçek problemlere çözüm üretmek için geliştirilen büyük çaplı bilgi, kural ve muhakeme içeren bilgisayar programlarını oluşturmak için beceri kazandırmaktır.
Dersin Eğitim Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
  • Bilgi edinme, sınama ve yeniden kullanmada yardımcı olacak farklı bilgi gösterim yöntemlerini kullanmak
  • Kural-tabanlı, grafiksel veya mantıksal bilgi gösterimi tekniklerini uygulamak
  • Uzman sistemler geliştirmek
  • Ontoloji ve anlamsal ağ geliştirmede kullanılan araçlarla uygulama yapmak
  • Otomatik öğrenmenin temellerini tanımlamak
Dersin İçeriği Bilgi gösterim yöntemleri: kural-tabanlı, grafiksel, mantıksal yöntemler, Prolog diline giriş, bilgi edinme, uzman sistemler, ontoloji, anlamsal örün, otomatik öğrenmeye giriş.

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

Hafta Konular Ön Hazırlık
1 Giriş Bölüm 1 (Ders kitabı)
2 Bilgi Gösterimi Bölüm 1
3 Kural-tabanlı Bilgi Gösterimi Bölüm 7
4 Grafiksel Bilgi Gösterimi Bölüm 8
5 Anlamsal Ağlar Ders Notları
6 Çerçeveler Bölüm 8
7 Yüklem Mantığı Bölüm 2
8 Prolog’a Giriş - I (Diğer Kaynaklar 3)
9 Prolog’a Giriş - II (Diğer Kaynaklar 3)
10 Bilgi Edinme (Diğer Kaynaklar 2)
11 Uzman Sistemler (Diğer Kaynaklar 2)
12 Anlamsal Örün (Diğer Kaynaklar 4)
13 Ontoloji (Diğer Kaynaklar 4)
14 Otomatik Öğrenme Ders Notları

Kaynaklar

Ders Kitabı 1. Knowledge Representation and Reasoning, R.J.Brachman and H.J.Levesque, Morgan Kaufmann, 2004.
Diğer Kaynaklar 2. 1. Knowledge Representation: Logical, Philosophical, and Computational Foundations, John F. Sowa, Brooks/Cole, Thomson Learning, 2000.
3. 2. Introduction to Expert Systems, Peter Jackson, Addison-Wesley, 1999,
4. 3. Programming in Prolog, W.F.Cloksin, C.S. Mellish, Springer-Verlag, 1981.
5. 4. W3C Semantic Web Activity, www.w3.org
6. 5. Reasoning about Knowledge, R. Fagin, J.Y.Halpern, Y. Moses, and M.Y.Vardi, MIT Press, 2003.

Değerlendirme System

Çalışmalar Sayı Katkı Payı
Devam/Katılım - -
Laboratuar - -
Uygulama - -
Alan Çalışması - -
Derse Özgü Staj - -
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği - -
Ödevler - -
Sunum - -
Projeler 1 30
Rapor - -
Seminer - -
Ara Sınavlar/Ara Juri 1 30
Genel Sınav/Final Juri 1 40
Toplam 3 100
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu Katkısı 60
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı 40
Toplam 100

Kurs Kategorisi

Temel Meslek Dersleri
Uzmanlık/Alan Dersleri
Destek Dersleri X
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 bilimleri ve yazılım mühendisliği disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi. X
2 Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi X
3 Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. X
4 Yazılım mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. X
5 Karmaşık mühendislik problemlerinin veya yazılım mühendisliği disiplinine özgü araştırma konularının incelenmesi için, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi. X
6 Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi. X
7 Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi. X
8 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi. X
9 Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; yazılım mühendisliği uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi.
10 Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi.
11 Yazılım mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.
12 Yazılım alternatiflerini irdeleyerek bilgisayar tabanlı sistemlerin modellenmesi ve tasarımında, algoritma prensiplerini, matematiksel temelleri ve bilgisayar bilimleri teorisini uygulama becerisi. X
13 Yazılım sistemlerinin analiz, tasarım, uygulama, doğrulama, geçerleme ve bakım süreçlerini uygulayarak geliştirilmesinde mühendislik yaklaşımlarını uygulama becerisi. 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
Projeler 1 15 15
Raporlar
Ödevler
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi 1 15 15
Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi 1 15 15
Toplam İş Yükü 125