AKTS - Yapay Zekaya Giriş
Yapay Zekaya Giriş (CMPE462) Ders Detayları
| Ders Adı | Ders Kodu | Dönemi | Saati | Uygulama Saati | Laboratuar Hours | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Yapay Zekaya Giriş | CMPE462 | Alan Seçmeli | 3 | 0 | 0 | 3 | 5 |
| Ön Koşul Ders(ler)i |
|---|
| (CMPE323 veya SE328) |
| 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 | Yapay Zekaya (AI) yönelik hem tekli ve çok erkinli hem de sürü zekası yaklaşımlarındaki temel kavramları tanıtmak. |
| Dersin Eğitim Çıktıları |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
| Dersin İçeriği | Erkin Paradigması, Arama Yoluyla Problem Çözme, Bilgili/Bilgisiz Arama Yöntemleri, Genetik Algoritmalar, Tavlama Benzetimi, Kısıt Tatmin Problemleri, Çekişmeli Arama, Karınca Kolonisi Optimizasyonu, Parçacık Sürü Optimizasyonu, Yapay Arı Kolonisi Optimizasyonu, Çoklu Erkin Sistemleri ve Akıllı Erkinler, Çoklu-Erkin Etkileşimleri, Felsefi Temeller ve Etik. |
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Erkin Paradigması | Bölüm 1-2 (Russel & Norvig) |
| 2 | Erkin Paradigması | Bölüm 1-2 (Russel & Norvig) |
| 3 | Arama yoluyla problem çözme | Bölüm 3 (Russel & Norvig) |
| 4 | Bilgilendirilmiş ve Bilgilendirilmemiş arama metotları | Bölüm 4 (Russel & Norvig) |
| 5 | Genetik Algoritmalar ve Tavlama Benzetimi | Bölüm 4 (Russel & Norvig) |
| 6 | Rakipli arama | Bölüm 5 (Russel & Norvig) |
| 7 | Kısıt tatmini problemleri | Bölüm 6 (Russel & Norvig) |
| 8 | Kısıt tatmini problemleri | Bölüm 6 (Russel & Norvig) |
| 9 | Sürü Zekası: Parçacık Sürü Optimizasyonu | Bölüm 5.4 (de Castro) |
| 10 | Sürü Zekası: Yapay Arı Kolonisi Optimizasyonu | Bölüm 9 (Karaboğa) |
| 11 | Sürü Zekası: Karınca Kolonisi Optimizasyonu | Bölüm 5.2 (de Castro) |
| 12 | Sürü Zekası: Karınca Kolonisi Optimizasyonu | Bölüm 5.2 (de Castro) |
| 13 | Çoklu Erkin Sistemleri ve Akıllı Erkinler | Bölüm 1-2 (Wooldridge) |
| 14 | Çoklu Erkin Sistemleri ve Akıllı Erkinler | Bölüm 1-2 (Wooldridge) |
| 15 | Çoklu-Erkin Etkileşimleri | Bölüm 11 (Wooldridge) |
| 16 | Felsefi Temeller ve Etik | Bölüm 27 (Russel & Norvig) |
Kaynaklar
| Ders Kitabı | 1. Artificial Intelligence: A Modern Approach (Fourth Edition). Stuart Russell and Peter Norvig Pearson Education, 2020, ISBN-13 : 978-1292153964 |
|---|---|
| Diğer Kaynaklar | 2. https://aima.cs.berkeley.edu |
| 3. L.N. de Castro, Fundamentals of Natural Computing: Basic Concepts, Algorithms and Applications, Chapman & Hall/CRC, 2006. ISBN # 1-58488-643-9. | |
| 4. D.Karaboğa, “Yapay Zeka Optimizasyon Algoritmaları”, Nobel Akademik Yayıncılık, 2014, ISBN: 9786051337647 (in Turkish) | |
| 5. M. Wooldridge, An Introduction to Multi-Agent Systems, Wiley, 2009, ISBN-13 : 978-0470519462 | |
| 6. M. Dorigo and T. Stützle, “Ant Colony Optimization”, MIT Press, 2004, ISBN # 0-262-04219-3. |
Değerlendirme System
| Çalışmalar | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Devam/Katılım | - | - |
| Laboratuar | - | - |
| Uygulama | - | - |
| Alan Çalışması | - | - |
| Derse Özgü Staj | - | - |
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | - | - |
| Ödevler | 2 | 20 |
| Sunum | - | - |
| Projeler | - | - |
| Rapor | - | - |
| Seminer | - | - |
| Ara Sınavlar/Ara Juri | 1 | 35 |
| Genel Sınav/Final Juri | 1 | 45 |
| Toplam | 4 | 100 |
| Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu Katkısı | 55 |
|---|---|
| Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı | 45 |
| 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. | |||||
| 2 | Farklı teknolojiler, yazılım mimarileri ve yaşam-döngüsü yaklaşımları kullanarak çözümler geliştirmek. | |||||
| 3 | Bir yazılım sistemini, bileşenini, sürecini veya programını, modern teknikler ve yazılım mühendisliği uygulamalarına yönelik mühendislik araçlarını kullanarak, tasarlama, gerçekleştirme ve değerlendirme becerisi. | |||||
| 4 | Yazılım gereksinimlerini anlamak için, veri toplama, analiz etme ve yorumlama becerisi. | |||||
| 5 | Yazılım projeleri üzerindeki çalışmalar kapsamında ortaya çıkan problemler üzerinde etkin sözlü ve yazılı iletişim ve kritik düşünme becerileri. | |||||
| 6 | Bilim ve teknoloji alanındaki güncel gelişmeleri izlemede bilgiye erişim becerisi ve yazılım mühendisliği alanında bilimsel araştırma yapmak ve bir projeyi gerçekleştirmek. | |||||
| 7 | Yazılım Mühendisliği ile ilgili profesyonel, hukuksal, sosyal ve sorumluluklar konularında anlayış. | |||||
| 8 | Proje ve risk yönetim becerisi; girişimciliğin, yenilikçilik ve sürdürülebilir kalkınmanın önemi hakkında farkındalık; uluslararası standartların ve yöntemlerin bilinmesi. | |||||
| 9 | Yazılım Mühendisliği çözümlerinin, karar verme boyutunda, küresel, sosyal ve hukuki boyutları üzerindeki etkisini anlamak. | |||||
| 10 | Yazılım Mühendisliği uygulamaları için mükemmellik standartlarının geliştirilmesi, benimsenmesi ve sürekli kullanımının desteklenmesi. | |||||
ECTS/İş Yükü Tablosu
| Aktiviteler | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Teorik Ders saati (Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati) | 16 | 3 | 48 |
| Laboratuar | |||
| Uygulama | |||
| Derse Özgü Staj | |||
| Alan Çalışması | |||
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi | 14 | 2 | 28 |
| Sunum/Seminer Hazırlama | |||
| Projeler | |||
| Raporlar | |||
| Ödevler | 2 | 10 | 20 |
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
| Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi | 1 | 12 | 12 |
| Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi | 1 | 18 | 18 |
| Toplam İş Yükü | 126 | ||