Dersin Ayrıntıları
YarıyılKoduAdıT+U+LKrediAKTS
2BLP114Yapay Zeka3+0+036

Dersin Detayları
Dersin Dili Türkçe
Dersin Düzeyi Ön Lisans
Bölümü / Programı Bilgisayar Programcılığı
Öğrenim Türü Örgün Öğretim
Dersin Türü Zorunlu
Dersin Amacı Öğrencilere Yapay Zeka problemleri ile ilgili genel bilgileri vermek , bu problemler için klasik çözüm tekniklerini incelemek, çözümü zor olan veya analitik çözümü olmayan paratik problemlerin çözüm yaklaşımlarını tartışmak.
Dersin İçeriği Zeki acenta yaklaşımı ile yapay zeka problerinin modellenmesi, arama yöntemiyle çözüme ulaşma, bilgili nve bilgisiz çözüm yöntemleri, oyun problemleri,birinci-dereceli matık, bilgi temelinin oluşturulması,mantıksal çıkarım ilkeleri,belirsizlik ortamında karara varma, olasılığa dayalı karara varma, doğal dil incelemeleri.
Dersin Yöntem ve Teknikleri
Ön Koşulları Yok
Dersin Koordinatörü Dr. Öğretim Üyesi Vassilya Uzun
Dersi Verenler Öğr.Gör. ZEKİ ÇIPLAK
Dersin Yardımcıları Yok
Dersin Staj Durumu Yok

Ders Kaynakları
Kaynaklar Russell S. and Norvig P, "Artificial Intelligence. A modern Approach", Prentice-hall, 2007.
Konu anlatımı, Soru-Cevap, Proje.
Bir grup projesi
Vize ve Final Sınavları

Ders Yapısı
Matematik ve Temel Bilimler %0
Mühendislik Bilimleri %10
Mühendislik Tasarımı %10
Sosyal Bilimler %0
Eğitim Bilimleri %0
Fen Bilimleri %0
Sağlık Bilimleri %0
Alan Bilgisi %80

Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Etkinlikler ayrıntılı olarak "Değerlendirme" ve "İş Yükü Hesaplaması" bölümlerinde verilmiştir.

Değerlendirme Ölçütleri
Yarıyıl Çalışmaları Sayısı Katkı
Ara Sınav 1 % 40
Proje 1 % 0
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 % 60
Toplam :
3
% 100

 
AKTS Hesaplama İçeriği
Etkinlik Sayısı Süre Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi 14 3 42
Sınıf Dışı Ç. Süresi 14 4 56
Ara Sınavlar 1 20 20
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 30 30
Toplam İş Yükü   AKTS Kredisi : 6 148

Dersin Öğrenme Çıktıları: Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir:
Sıra NoAçıklama
1 Yapay Zeka problemlerine geniş bakış kazanırlar.
2 Temel Pyhton programlama dili becerisi kazandırma.
3 Belirsizlik ortamında çözüm geliştirirler.
4 Temel makine öğrenimi algoritmalarının kullanılması.


Ders Konuları
HaftaKonuÖn HazırlıkDökümanlar
1 Giriş. Zeki acenta yaklaşımı.
2 Arama ile problem çözümleme.
3 Bilgili problem çözme. Oyun oynama.
4 Mantıksal karara varan acenta.
5 Birinci dereceden mantık yöntemi.
6 Bilgi tabanı oluşturma. Mantıksal karara varma sistemleri.
7 Tekrar.
8 Vize sınavı.
9 Pratik planlama ve davranış. Belirsizlik ortamının modellenmesi.
10 Olasılık ortamında karara varma.
11 Besit ve karmaşık yapılı karara varma.
12 Makina öğrenimi yaklaşımı.
13 Pratik doğal dil ilişkileri.
14 Tekrar.


Dersin Program Çıktılarına Katkısı
P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10
Tüm 1 5 5 5 5 5 2 5
Ö1 1 5 5 5 5 5 2 5
Ö2
Ö3 1 5 5 5 5 5 2 5
Ö4

Katkı Düzeyi: 1: Çok Düşük 2: Düşük 3: Orta 4: Yüksek 5: Çok Yüksek


https://obs.gedik.edu.tr/oibs/bologna/progCourseDetails.aspx?curCourse=113552&lang=tr&curProgID=44