CE 533 | Ders Tanıtım Bilgileri

Dersin Adı
Yapay Zeka
Kodu
Yarıyıl
Teori
(saat/hafta)
Uygulama/Lab
(saat/hafta)
Yerel Kredi
AKTS
CE 533
Güz/Bahar
3
0
3
7.5

Ön-Koşul(lar)
Yok
Dersin Dili
İngilizce
Dersin Türü
Seçmeli
Dersin Düzeyi
Yüksek Lisans
Dersin Koordinatörü
Öğretim Eleman(lar)ı
Yardımcı(ları) -
Dersin Amacı Yapay Zeka, zeki davranışta hesaplamalı çalışmaya yöneliktir. Yapay zeka alanlarının hepsindeki ortak esas, “düşünebilen” etmenler/makinalar oluşturmaktır. Bu ders, etmenlerin/bilgisayarların akıllı davranmasına olanak tanıyan yöntemlere (problem çözme, bilgiyi temsil etme, muhakeme, öğrenme, algılama ve yorumlama) ilişkin geniş bir teknik giriş içermektedir. Dersin büyük bir bölümünde bu yöntemlerdeki çeşitlilikler yansıtılmaktadır. Derste, temel yapay zeka soruları ve unsurları incelenecek ve ana teknikler araştırılacaktır. Özel konular başlığı altında farklı yapay zeka uygulamaları tanıtılacaktır.
Öğrenme Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
  • yapay zeka alanında geniş bir yelpazede yer alan sorunları tartışabilecektir.
  • alandaki temel teknikleri kullanabilecek ve tartışabilecektir.
  • yapay zeka teknolojisinin potansiyel uygulamalarını değerlendirebilecektir.
  • yapay zeka yöntemleri ile çözülmeye uygun problemleri belirleyebilecek ve ilgili yöntemleri saptayabilecektir.
  • temel yapay zeka algoritmalarını (örn. Standart arama algoritmları) uygulayacabilecektir.
Ders Tanımı Common LISP ve Prolog; Akıllı Etmenler; Problem çözme ve Arama: düzenli ve sezgisel arama, A*, yerel arama ve optimizasyon; Kısıt sağlama problemleri; Oyun oynama ve rekabet ortamında arama; Mantıksal muhakeme. Önerme mantığı. Birinci seviye mantık. Birinci seviye mantıkta çıkarsama; Planlama; Belirsizlik altında muhakeme. Bayes kuralı. İnanç ağları. Karar vermek için inançları kullanma. İnançları öğrenme; Özel konular: Robotik, Doğal Dil İşleme, Oyun Teorisi, diğer Yapay Zeka uygulamaları.

 



Dersin Kategorisi

Temel Ders
Uzmanlık/Alan Dersleri
Destek Dersleri
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
Aktarılabilir Beceri Dersleri

 

HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI

Hafta Konular Ön Hazırlık
1 Yapay Zekaya Giriş, Özel Konular Tanıtımı Ders notları ve Artificial Intelligence: A Modern Approach (second edition) by Stuart Russell and Peter Norvig.
2 Yapay Zekaya Giriş - Akıllı etmenler, Yapay Zeka Dillerine Örnekler - Common Lisp - Prolog Ders notları ve Artificial Intelligence: A Modern Approach (second edition) by Stuart Russell and Peter Norvig.
3 Arama ile Problem Çözme Ders notları ve Artificial Intelligence: A Modern Approach (second edition) by Stuart Russell and Peter Norvig.
4 Öğrenme Ders notları ve Artificial Intelligence: A Modern Approach (second edition) by Stuart Russell and Peter Norvig.
5 İletişim, Algı ve Davranış: Doğal Dil İşleme I Ders notları ve Artificial Intelligence: A Modern Approach (second edition) by Stuart Russell and Peter Norvig.
6 İletişim, Algı ve Davranış: Doğal Dil İşleme II Ders notları ve Artificial Intelligence: A Modern Approach (second edition) by Stuart Russell and Peter Norvig.
7 Bilgi ve Karar verme Ders notları ve Artificial Intelligence: A Modern Approach (second edition) by Stuart Russell and Peter Norvig.
8 Özel Konu : Bilgi Geri Getirim Ders notları
9 Özel Konu: Robotics, Özel Konu: Genetik Algoritmalar Ders notları
10 Özel Konu: Yapar Sinir Ağları, Özel Konu: Uzman Sistemler Ders Notları
11 Arasınav Ders Notları
12 Özel Konu: Oyunlarda Yapay Zeka, Özel Konu: Pekiştirmeli Öğrenme Ders Notları
13 Özel Konu: Yapay Zeka için Python, Özel Konu: Bilgisayarlarla Görme Ders notları
14 Özel Konu: Örüntü Tanıma Ders notları
15 Tartışma ve dönemin tekrarı
16 Dönem tekrarı

 

Ders Kitabı Ders Notları ve ders kitabı : “Artificial Intelligence: A Modern Approach (second edition) by Stuart Russell and Peter Norvig.” / Course slides and text book : “Artificial Intelligence: A Modern Approach (second edition) by Stuart Russell and Peter Norvig.”
Önerilen Okumalar/Materyaller İlgili araştırma makaleleri

 

DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ

Yarıyıl Aktiviteleri Sayı Katkı Payı %
Katılım
1
10
Laboratuvar / Uygulama
Arazi Çalışması
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
Ödev
1
20
Sunum / Jüri Önünde Sunum
2
40
Proje
Seminer/Çalıştay
Sözlü Sınav
Ara Sınav
1
30
Final Sınavı
Toplam

Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
100
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
Toplam

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

Yarıyıl Aktiviteleri Sayı Süre (Saat) İş Yükü
Teorik Ders Saati
(Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati)
16
3
48
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati
(Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati)
16
Sınıf Dışı Ders Çalışması
15
4
Arazi Çalışması
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
Ödev
1
38
Sunum / Jüri Önünde Sunum
2
22
Proje
Seminer/Çalıştay
Sözlü Sınav
Ara Sınavlar
1
35
Final Sınavı
    Toplam
225

 

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ

#
Program Yeterlilikleri / Çıktıları
* Katkı Düzeyi
1
2
3
4
5
1

Matematik, Fen Bilimleri, Biyomühendislik konularında yeterli bilgi birikimine sahiptir; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri çeşitli Biyomühendislik problemlerini modelleme ve çözme amacıyla kullanır.

2

Belirsiz, sınırlı ya da eksik verileri kullanarak, bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlar ve uygular; ilgili disiplinlere ait bilgileri bir arada kullanır.

3

Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular; bu süreçte karşılaşılan karmaşık problemleri çözer.

4

Doğa bilimleri ve Biyomühendislik temellerini kullanarak sistem, ekipman veya süreç tasarımı gerçekleştirir.

5

Biyomühendislik alanındaki yeni gelişmeleri takip ve teknolojileri takip eder ve kullanır.

6

Biyomühendislik disiplini içinde ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışır; bireysel çalışma sergiler.

7

Biyomühendislik uygulamalarının sosyal, çevresel, sağlık, güvenlik, hukuk boyutları ile proje yönetimi ve iş hayatı uygulamalarını bilir ve bunların profesyonel iş yaşamına getirdiği kısıtların farkındadır.

8

Biyomühendislik alanı ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, yayımı ve uygulanması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahip olur.

9

Biyomühendislik alanı ile ilgili kıstaslara uygun, özgün bir tez/dönem projesi hazırlar.

10

Bir yabancı dili kullanarak Biyomühendislik alanı ile ilgili bilgileri takip eder ve akademik ortamlarda tartışmalara katılır.

11

Edindiği bilgi, beceri ve yetkinlikleri evrensel ve toplumsal amaçları doğrultusunda geliştirir.

12

Biyomühendislik alanında bölgesel ve küresel konuları/sorunları tanımlar, kanıtlara ve araştırmalara dayalı çözüm önerileri geliştirir.

*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest