Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Yüksek Lisans Programı (Tezli)

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 Veriliş Şekli	-
Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri	-
Ulusal Meslek Sınıflandırma Kodu	-
Dersin Koordinatörü	Yrd. Doç. Dr. Senem KUMOVA METİN
Öğretim Eleman(lar)ı	Yrd. Doç. Dr. Senem KUMOVA METİN
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

#	İçerik	PÇ Sub	* Katkı Düzeyi
#	İçerik	PÇ Sub	1	2	3	4	5
1	Yapay zeka alanında geniş bir yelpazede yer alan sorunları tartışabilecektir
2	Alandaki temel teknikleri kullanabilecek ve tartışabilecektir
3	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	Öğrenme Çıktısı
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 %	LO 1	LO 2	LO 3
Katılım
Laboratuvar / Uygulama
Arazi Çalışması
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
Portfolyo
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		0
Sınıf Dışı Ders Çalışması	15	4	60
Arazi Çalışması			0
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği			0
Portfolyo			0
Ödev	1	30	30
Sunum / Jüri Önünde Sunum	1	35	35
Proje	1	52	52
Seminer/Çalıştay			0
Sözlü Sınav			0
Ara Sınavlar			0
Final Sınavı		-	0
		Toplam	225

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ

#	PÇ Sub	Program Yeterlilikleri / Çıktıları	* Katkı Düzeyi
#	PÇ Sub	Program Yeterlilikleri / Çıktıları	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.		-	-	-	-	-