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 3 0 0 3 5
Ön Koşul Ders(ler)i
CMPE323 Algorithms
Dersin Dili İngilizce
Dersin Türü N/A
Dersin Seviyesi Lisans
Ders Verilme Şekli Yüz Yüze
Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri Anlatım.
Dersin Koordinatörü
Dersin Öğretmen(ler)i
Course Assistants
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 nasıl erkin tasarlanacağını ve gerçekleştirileceğini öğrenmek.
  • Verilen bir yapay zeka problemi için uygulanabilecek uygun tekniklere karar verme ve uygulayabilme becerisini elde etmek.
Dersin İçeriği Akıllı erkinler, arama yoluyla problem çözme, bilgilendirilmiş ve bilgilendirilmemiş arama metotları, genetik algoritmalar, tavlama benzetimi, kısıt tatmini problemleri, rakipli arama, mantıksal erkinler, bilgi mühendisliği, uzman sistemler, iletişim, yapay zeka uygulamaları.

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

Hafta Konular Ön Hazırlık
1 Erkin Paradigması Bölüm 1-2 (main text)
2 Erkin Paradigması Bölüm 1-2
3 Arama yoluyla problem çözme Bölüm 3
4 Bilgilendirilmiş ve Bilgilendirilmemiş arama metotları Bölüm 4
5 Genetik Algoritmalar ve Tavlama Benzetimi Bölüm 4
6 Kısıt tatmini problemleri Bölüm 5
7 Rakipli arama Bölüm 6
8 Mantıksal erkinler Bölüm 7
9 Bilgi Mühendisliği Kaynak #5
10 Uzman Sistemler Kaynak #4
11 Uzman Sistemler Kaynak #4
12 İletişim Bölüm 22
13 İletişim Bölüm 22
14 Yapay Zeka Uygulamaları Kaynak #3

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. 1. Artificial Intelligence, Patrick H. Winston, Addison-Wesley, 1992. ISBN: 0-201-533774.
3. 2. http://www.cs.rmit.edu.au/AI-Search/Product/
4. 3. “Engineering Applications of Artificial Intelligence” journal, ISSN: 0952-1976, Elsevier, B.V.
5. 4. Expert Systems: Principles and Programming, Fourth Edition by Joseph C. Giarratano and Gary D. Riley, PWS Publishing Company, 2004.
6. 5. Knowledge Representation and Reasoning, Ronald Brachman and Hector Levesque, The Morgan Kaufmann Series in Artificial Intelligence , 2004.

Değerlendirme System

Çalışmalar Sayı Katkı Payı
Devam/Katılım - -
Laboratuar - -
Uygulama - -
Alan Çalışması - -
Derse Özgü Staj - -
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği - -
Ödevler 3 35
Sunum - -
Projeler - -
Rapor - -
Seminer - -
Ara Sınavlar/Ara Juri 1 25
Genel Sınav/Final Juri 1 40
Toplam 5 100
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 Matematik, fen bilimleri ve hesaplama alanlarındaki bilgi birikimini bilişim sistemleriyle ilgili mühendislik problemlerinin çözümüne uygulama becerisi.
2 Bilişim sistemlerine özgü sorunları analiz etme ve modelleme, çözümleri için uygun gereksinimleri belirleme ve tanımlama becerisi.
3 Belirlenen gereksinimleri karşılayacak bir bilişim sistemini, sistem parçasını, işlemi veya programı tasarlama, geliştirme ve değerlendirme becerisi.
4 Bilişim sistemleri mühendislik uygulamaları için modern teknik ve mühendislik araçlarını kullanma becerisi.
5 Bilgi teknolojilerinin ve karar modellerinin etkin kullanımına yönelik olarak veri toplama, analiz etme, yorumlama ve doğru seçimler yapabilme becerisi.
6 Disiplin içi ve disiplinlerarası takımlarda veya bireysel olarak etkin biçimde çalışabilmek için gerekli organizasyonel ve iş yeteneklerini ortaya koyabilme becerisi.
7 Türkçe ve İngilizcede etkin iletişim kurabilme becerisi.
8 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci ve bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki son gelişmeleri takip edebilme ve kendini sürekli yenileme becerisi.
9 Bilişim Sistemleri Mühendisliği alanında mesleki, hukuksal, etik ve sosyal sorunlar hakkında farkındalık ve sorumluluk bilinci.
10 Proje ve risk yönetim becerisi; girişimciliğin, yenilikçilik ve sürdürülebilir kalkınmanın önemi hakkında farkındalık; uluslararası standartların ve yöntemlerin bilinmesi.
11 Karar alırken, bilişim sistemleri mühendisliği uygulamalarının evrensel, çevresel, sosyal ve hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.
12 Kamu ve özel sektör kuruluşlarının işlerini daha etkin yapmalarını ve daha rekabetçi olmalarını sağlamak amacıyla, en uygun yazılım ve donanımları biraraya getirerek , uygun personeli ayarlayarak ve gerekli prosedürleri tanımlayarak maliyet etkin bilişim sistemleri tasarlama, geliştirme ve işletme becerisi.
13 Bilişim teknolojilerini kullanarak iş hayatına yönelik sorunları çözme becerisi.

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 14 2 28
Sunum/Seminer Hazırlama
Projeler
Raporlar
Ödevler 3 8 24
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi 1 10 10
Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi 1 15 15
Toplam İş Yükü 125