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 | ||||||
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 |
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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. |
|
Temel Ders | |
Uzmanlık/Alan Dersleri | ||
Destek Dersleri | ||
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri | ||
Aktarılabilir Beceri Dersleri |
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 |
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 |
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
|
#
|
PÇ Sub | 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. |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest
İzmir Ekonomi Üniversitesi, dünya çapında bir üniversiteye dönüşürken aynı zamanda küresel çapta yetkinliğe sahip başarılı gençler yetiştirir.
Daha Fazlası..İzmir Ekonomi Üniversitesi, nitelikli bilgi ve yetkin teknolojiler üretir.
Daha Fazlası..İzmir Ekonomi Üniversitesi, toplumsal fayda üretmeyi varlık nedeni olarak görür.
Daha Fazlası..