My IEU Logo
EN
İzmir Ekonomi Üniversitesi

  • ENGLISH
    • Aday Öğrenci | Öğrenci | Mezun

    LİSANSÜSTÜ EĞİTİM ENSTİTÜSÜ

    Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Programı (Tezli)

    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 Veriliş Şekli -
    Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri Problem çözme
    Soru & Cevap
    Kritik verme
    Anlatım / Sunum
    Ulusal Meslek Sınıflandırma Kodu -
    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 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; Pekiştirmeli Öğrenme

     



    Dersin Kategorisi

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

     

    HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI

    Hafta Konular Ön Hazırlık Öğrenme Çıktısı
    1 Giriş Ünite 1
    2 Akıllı Etmenler Ünite 2
    3 Problem Çözme ve Arama Ünite 3
    4 Yerel Arama Ünite 4
    5 Rekabet Ortamında Arama Ünite 5
    6 Kısıt Sağlama Problemleri Ünite 6
    7 Mantıksal Etmenler, Önerme Mantığı Ünite 7
    8 Birinci Seviye Mantık Ünite 8
    9 Birinci Seviye Mantıkta Çıkarsama Ünite 9
    10 Planlama Ünite 10
    11 Belirsizlik Altında Muhakeme Ünite 13 & 14
    12 Öğrenme Ünite 18
    13 Pekiştirmeli Öğrenme Ünite 21
    14 Pekiştirmeli Öğrenme Ünite 21
    15 Paper Presentations
    16 Final Review

     

    Ders Kitabı

    S.Russell, P.Norvig, Artificial Intelligence:  A Modern Approach, 3rd Edition, Prentice Hall, 2010
    Önerilen Okumalar/Materyaller

    Nick Bostrom, Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies

     

    DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ

    Yarıyıl Aktiviteleri Sayı Katkı Payı %
    Katılım
    Laboratuvar / Uygulama
    Arazi Çalışması
    Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
    Portfolyo
    Ödev
    3
    15
    Sunum / Jüri Önünde Sunum
    1
    25
    Proje
    Seminer/Çalıştay
    Sözlü Sınav
    Ara Sınav
    1
    20
    Final Sınavı
    1
    40
    Toplam

    Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
    5
    60
    Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
    1
    40
    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
    0
    Sınıf Dışı Ders Çalışması
    15
    4
    60
    Arazi Çalışması
    0
    Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
    0
    Portfolyo
    0
    Ödev
    3
    10
    30
    Sunum / Jüri Önünde Sunum
    1
    12
    12
    Proje
    0
    Seminer/Çalıştay
    0
    Sözlü Sınav
    0
    Ara Sınavlar
    1
    35
    35
    Final Sınavı
    1
    40
    40
        Toplam
    225

     

    DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ

    #
    		 PÇ Sub Program Yeterlilikleri / Çıktıları
    * Katkı Düzeyi
    1
    2
    3
    4
    5
    1 Bilgisayar Mühendisliği alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular.
    -
    -
    -
    X
    -
    2 Bilgisayar Mühendisliği alanında uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgi sahibidir.
    -
    -
    -
    X
    -
    3 Belirsiz, sınırlı ya da eksik verileri kullanarak, bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlar ve uygular; değişik disiplinlere ait bilgileri bir arada kullanabilir.
    -
    X
    -
    -
    -
    4 Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkındadır, ihtiyaç duyduğunda bunları inceler ve öğrenir.
    -
    -
    -
    X
    -
    5 Bilgisayar Mühendisliği alanı ile ilgili problemleri tanımlar ve formüle eder, çözmek için yöntem geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygular.
    -
    -
    X
    -
    -
    6 Yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir; karmaşık sistem veya süreçleri tasarlar ve tasarımlarında yenilikçi/alternatif çözümler geliştirir.
    -
    -
    -
    -
    -
    7 Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular; bu süreçte karşılaşılan karmaşık problemleri irdeler ve çözümler.
    -
    -
    X
    -
    -
    8 Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilir, bu tür takımlarda liderlik yapabilir ve karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirebilir; bağımsız çalışabilir ve sorumluluk alır.
    -
    -
    -
    -
    -
    9 Bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü B2 Genel Düzeyinde kullanarak, sözlü ve yazılı iletişim kurar.
    -
    -
    -
    X
    -
    10 Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, o alandaki veya alan dışındaki ulusal ve uluslararası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarır.
    -
    -
    -
    -
    -
    11 Bilgisayar Mühendisliği uygulamalarının sosyal, çevresel, sağlık, güvenlik, hukuk boyutları ile proje yönetimi ve iş hayatı uygulamalarını bilir ve bunların bilgisayar mühendisliği uygulamalarına getirdiği kısıtların farkındadır.
    -
    -
    -
    -
    -
    12 Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir.
    -
    -
    -
    -
    -

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

     

    YENİ GÜZELBAHÇE KAMPÜSÜMÜZ

    Detaylar

    KÜRESEL KARİYER

    İzmir Ekonomi Üniversitesi, dünya çapında bir üniversiteye dönüşürken aynı zamanda küresel çapta yetkinliğe sahip başarılı gençler yetiştirir.

    Daha Fazlası..

    BİLİME KATKI

    İzmir Ekonomi Üniversitesi, nitelikli bilgi ve yetkin teknolojiler üretir.

    Daha Fazlası..

    İNSANA DEĞER

    İzmir Ekonomi Üniversitesi, toplumsal fayda üretmeyi varlık nedeni olarak görür.

    Daha Fazlası..

    TOPLUMA FAYDA

    22 yıllık güç ve deneyimini toplumsal çalışmalara aktarmak..

    Daha Fazlası..
    İzmir Ekonomide yapacağın Lisansüstü eğitimle bir adım öndesin
    Lisansüstü Programları Doktora Programları
    İzmir Ekonomide yapacağın Lisansüstü eğitimle bir adım öndesin
    Lisansüstü Programları Doktora Programları