MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ
BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ
Dersin Adı   YAPAY ZEKA (SEÇMELİ)
Dönemi Dersin Kodu Teorik Saat / Uygulama Saati AKTS
5 1213565 3 / 0 4
Dersin Düzeyi Lisans
Dersin Dili Türkçe
Dersin Veriliş Biçimi Yüz Yüze
Dersin Koordinatörü Doç.Dr. Mesut Gündüz
Koordinator E-mail mgunduz selcuk.edu.tr
Öğretim Elemanı
Doç.Dr. Mesut Gündüz
Yardımcı Öğretim Elemanları
Görevlendirilen Arş.Gör.
Dersin Amacı Zeka ve yapay zekanın anlaşılması, öğrenme ile problem çözme tekniklerinin öğrenilmesi, arama, sezgisel arama algoritmaları, yapay sinir ağları, bulanık mantık, kavram öğrenme algoritmalarının öğrenilmesi.
Temel Bilimler Mühendislik Bilimleri Sosyal Bilimler Eğitim Bilimleri Sanat Bilimleri Sağlık Bilimleri Tarım Bilimleri
10 60 10 10 0 10 0
DERS YÖNTEM VE TEKNİKLERİ
Ders seçmeli bir ders olup yüz yüze anlatımla ve uygulamalar yapılarak öğrenilecektir.
HAFTA DERS İÇERİĞİ KAYNAK
1 Yapay zekaya giriş, yapay zeka algoritmaları kullanım nedenleri, uzman yazılım nedir
2 Öznitelik nedir, bilgi sistemi nasıl temsil edilir, öznitelik indirgeme nasıl yapılır. Öğrenme çeşitleri nelerdir.
3 Kavram öğrenme nedir, Find-s ve aday eleme algoritmaları
4 Kavram öğrenme algoritmaları uygulamaları
5 Kenar çıkarma, türevsel yaklaşımlar, filtreleme.
6 Karar ağaçları ile problem çözme, öğrenme
7 Bulanık mantık teorisi, klasik mantıkla karşılaştırma
8 Bulanık sistem tasarımı ve uygulaması
9 Takviyeli öğrenme nedir, Q öğrenme algoritması ve uygulaması
10 Veri madenciliği nedir, birliktelik kuralları Apriori Algoritması.
11 Veri madenciliği algoritmaları uygulamaları
12 Yapay sinir ağları, hata geri yayınım algoritması
13 Yapay sinir ağları öğrenme uygulamaları
14 Çözüm uzayı oluşturma, sezgisel arama algoritmaları
DEĞERLENDİRME SİSTEMİ   Ara Sınav Final
  Sayı Katkı Payı Sayı Katkı Payı  
Yarıyıl İçi Çalışmaları : 0 0
Devam/Katılım : 0 0
Uygulamalı Sınav : 0 0
Derse Özgü Staj : 0 0
Küçük Sınav : 0 0
Ödev : 7 30
Sunum ve Seminer : 0 0
Projeler : 0 0
Atölye/Laboratuvar Uygulamaları : 0 0
Vaka Çalışmaları : 0 0
Arazi Çalışmaları : 0 0
Klinik Çalışmaları : 0 0
Diğer Çalışmaları : 0 0
Ara Sınav   1 30
Final   1 40
AKTS İŞ YÜKÜ TABLOSU   Sayı Süre
Ders Süresi : 14 3
Sınav Dışı Ders Çalışma Süresi : 8 1
Sunum ve Seminer Hazırlama : - -
Derse Özgü Staj : - -
Atölye/Laboratuvar Uygulamaları : - -
Arazi Çalışmaları : - -
Vaka Çalışmaları : - -
Projeler : - -
Ödev : 7 5
Küçük Sınavlar : - -
Ara Sınav : 1 15
Final : 1 20
DERSİN AKTS KREDİSİ 4
No DERS ÖĞRENİM ÇIKTISI KATKISI (*)
D.Ö.Ç. 1 Yapay Zekanın Kullanım Alanları 3
D.Ö.Ç. 2 Yapay zeka teknikleri ile modelleme ve problem çözme 3
D.Ö.Ç. 3 Yapay zeka algoritmaları 4
* 1: Zayıf - 2: Orta - 3: İyi - 4: Çok İyi
PROGRAM ÇIKTISI VE DERS ÖĞRENİM ÇIKTISI İLİŞKİ MATRİSİ

DÖÇ1DÖÇ2DÖÇ3DÖÇ4DÖÇ5DÖÇ6DÖÇ7DÖÇ8DÖÇ9DÖÇ10DÖÇ11DÖÇ12DÖÇ13DÖÇ14DÖÇ15DÖÇ16DÖÇ17DÖÇ18DÖÇ19DÖÇ20
PÇ1
PÇ2
PÇ3
PÇ4
PÇ5
PÇ6
PÇ7
PÇ8
PÇ9
PÇ10
PÇ11
PÇ12
PÇ13
PÇ14
PÇ15
PÇ16
PÇ17
PÇ18
PÇ19
PÇ20