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 | Alan Seçmeli | 3 | 0 | 0 | 3 | 5 |
| Ön Koşul Ders(ler)i |
|---|
| N/A |
| Dersin Dili | İngilizce |
|---|---|
| Dersin Türü | Seçmeli Dersler |
| Dersin Seviyesi | Fen Bilimleri Yüksek Lisans |
| Ders Verilme Şekli | Yüz Yüze |
| Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri | Anlatım. |
| Dersin Öğretmen(ler)i |
|
| 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;
|
| 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 | 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 | İleri düzey hesaplama ve/veya bilişim bilgilerini yazılım mühendisliği problemlerini çözmede uygulama becerisi kazanır. | X | ||||
| 2 | Farklı teknolojiler, yazılım mimarileri ve yaşam-döngüsü yaklaşımları kullanarak çözümler geliştirir. | X | ||||
| 3 | Bir yazılım sistemini, bileşenini, sürecini veya programını, modern teknikler ve yazılım mühendisliği uygulamalarına yönelik mühendislik araçlarını kullanarak, tasarlama, gerçekleştirme ve değerlendirme becerisi kazanır. | X | ||||
| 4 | Yazılım gereksinimlerini anlamak için, veri toplama, analiz etme ve yorumlama becerisi kazanır. | |||||
| 5 | Yazılım projeleri üzerindeki çalışmalar kapsamında ortaya çıkan problemler üzerinde etkin sözlü ve yazılı iletişim ve kritik düşünme becerileri kazanır. | |||||
| 6 | Bilim ve teknoloji alanındaki güncel gelişmeleri izlemede bilgiye erişim becerisi kazanır ve yazılım mühendisliği alanında bilimsel araştırma yapar ve bir projeyi gerçekleştirir. | |||||
| 7 | Yazılım Mühendisliği ile ilgili profesyonel, hukuksal, sosyal ve sorumluluklar konularında anlayış edinir. | |||||
| 8 | Proje ve risk yönetim becerisi edinir ve girişimciliğin, yenilikçilik ve sürdürülebilir kalkınmanın önemi, uluslararası standartlar ve yöntemleri hakkında farkındalık kazanır; | |||||
| 9 | Yazılım Mühendisliği çözümlerinin, karar verme boyutunda, küresel, sosyal ve hukuki boyutları üzerindeki etkisini anlar. | |||||
| 10 | Yazılım Mühendisliği uygulamaları için mükemmellik standartlarının geliştirilmesi, benimsenmesi ve sürekli kullanımının desteklenmesi konularında farkındalık kazanır. G | |||||
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 | ||