IES 503 | Ders Tanıtım Bilgileri

Dersin Adı
Yapay Zeka
Kodu
Yarıyıl
Teori
(saat/hafta)
Uygulama/Lab
(saat/hafta)
Yerel Kredi
AKTS
IES 503
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
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; Matıksal 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 Giriş : Yapay Zeka Artificial Intelligence: A Modern Approach (second edition) by Stuart Russell and Peter Norvig. Chapter 1.
2 Giriş : Yapay Zeka & Yapay Zeka Uygulamaları Artificial Intelligence: A Modern Approach (second edition) by Stuart Russell and Peter Norvig. Chapter 1.
3 Prolog ve Lisp Dillerine Giriş Lecture notes
4 Akıllı Etmenler Artificial Intelligence: A Modern Approach (second edition) by Stuart Russell and Peter Norvig.Chapter 2.
5 Arama Algoritmaları ile Problem Çözme (Informed Search, Uninformed Search, Adversarial Search Artificial Intelligence: A Modern Approach (second edition) by Stuart Russell and Peter Norvig. Chapter 3-4-5
6 Kısıt Sağlama Problemleri & Özel konular: Makine Öğrenmesi Artificial Intelligence: A Modern Approach (second edition) by Stuart Russell and Peter Norvig. Chapter 6
7 Birinci Derece Mantık / Birinci Derece Mantık ile Çıkarsama & Özel konular: Special Topics: Robotik Artificial Intelligence: A Modern Approach (second edition) by Stuart Russell and Peter Norvig. Chapter 8 &9
8 Mantıklı Etmenler & Özel Konular: Doğal Dil işleme Artificial Intelligence: A Modern Approach (second edition) by Stuart Russell and Peter Norvig. Chapter 7.
9 Belirsizlik ve Olasılıksal Muhakeme & Özel Konular: Uzman Sistemler Artificial Intelligence: A Modern Approach (second edition) by Stuart Russell and Peter Norvig. Chapter 13 &14
10 Özel Konular: Genetik Algoritmalar & Bilgi Geri Getirim Ders Notları
11 Özel Konular: Planlama & Bilgisayarlı Görü Ders Notları
12 Özel Konular: Yapay Sinir Ağları Ders Notları
13 Proje Sunumları I -
14 Proje Sunumları II
15 Tartışma - Tekrar
16 Dönemin gözden geçirilmesi  

 

Ders Kitabı Yukarıda belirtilen kitap ve ders yansıları
Önerilen Okumalar/Materyaller İlgili Araştırma Makaleleri

 

DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ

Yarıyıl Aktiviteleri Sayı Katkı Payı %
Katılım
Laboratuvar / Uygulama
Arazi Çalışması
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
Ödev
1
25
Sunum / Jüri Önünde Sunum
1
25
Proje
1
50
Seminer/Çalıştay
-
-
Sözlü Sınav
Ara Sınav
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
30
Sunum / Jüri Önünde Sunum
1
35
Proje
1
52
Seminer/Çalıştay
-
Sözlü Sınav
Ara Sınavlar
Final Sınavı
-
    Toplam
225

 

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ

#
Program Yeterlilikleri / Çıktıları
* Katkı Düzeyi
1
2
3
4
5
1  Elektrik ve Elektronik Mühendisliği alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular.
 

2 Elektrik ve Elektronik Mühendisliği alanında uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgi sahibidir.
3 Belirsiz, sınırlı ya da eksik verileri kullanarak, bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlar ve uygular;değişik disiplinlere ait bilgileri bir arada kullanabilir.
4 Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkındadır, ihtiyaç duyduğunda bunları inceler ve öğrenir.
5 Elektrik ve Elektronik Mühendisliği alanı ile ilgili problemleri tanımlar ve formüle eder, çözmek için yöntem geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygular.
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.
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.

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 Elektrik ve Elektronik Mühendisliği uygulamalarının sosyal, çevresel, sağlık, güvenlik, hukuk boyutları ile proje yönetimi ve iş hayatı uygulamalarını bilir ve bunların elektrik ve elektronik mühendisliği uygulamalarına getirdiği kısıtların farkındadır.
12 Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. Araştırma ve yayın etiği ilkelerine uygun davranır.

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