Ders Adı Yapay Zeka Uygulamaları
Ders Kodu 9c7306cc370d47c4bd
Dersin Türü Zorunlu
Ders Biriminin Seviyesi Lisansüstü
Yıl Hazırlık
Dönem 2.Yarıyıl
AKTS 6
Dersi Veren(ler) 3-Emine Dilek Taylan
Dersin Yardımcıları
Dersin Öğrenme Çıktıları 1) Yapay Zekanın genel yapısını anlamak 2) Yapay Sinir Ağlarını öğrenmek 3) Uzman Sistemleri öğrenmek 4) Genetik Algoritmaları öğrenmek 5) Bulanık mantığı öğrenmek
Ders İşleme Biçimi Yüz Yüze
-
Dersin İçeriği yapay zekânın temel kavram ve teknikleri , uzman sistemler, kural tabanlı sistemler, otomatik öğrenme ve yapay sinir ağları, genetik algoritmalar
Dersin Verildiği Diller Türkçe
Dersin Hedefleri Yapay zekanın genel yapısını, yapay sinir ağlarını , uzman sistemleri, genetik algoritmayı, bulanık mantığı kavramak ve bu metotların uygulamalarını yapmak
Dersin Amacı Zekayı yazılım veya tümleşik yongalarla taklit edebilmek
WorkPlacement İnsan zekasını taklit edebilme ve modelleme becerisi kazandırma
Hafta Konular  
1 Yapay Zekaya giriş
  Ön Hazırlık: Yok
2 Bilgi Gösterim Metotları
  Ön Hazırlık: Bir önceki haftanın tekrarı
3 Bilgi Gösterim Metotları
  Ön Hazırlık: Bir önceki haftanın tekrarı
4 Planlama, Arama, Vizyon, Etmen
  Ön Hazırlık: Bir önceki haftanın tekrarı
5 Yapay Sinir Ağlarına giriş
  Ön Hazırlık: Bir önceki haftanın tekrarı
6 Yapay Sinir Ağları (Çok Katmanlı Algılayıcılar-Backpropagation)
  Ön Hazırlık: Bir önceki haftanın tekrarı
7 Yapay Sinir Ağları (LVQ Ağı)
  Ön Hazırlık: Bir önceki haftanın tekrarı
8 Uzman Sistemlere giriş
  Ön Hazırlık: Bir önceki haftanın tekrarı
9 Uzman Sistemler
  Ön Hazırlık: Bir önceki haftanın tekrarı
10 Uzman Sistemler örneği
  Ön Hazırlık: Bir önceki haftanın tekrarı
11 Genetik Algoritmalara giriş
  Ön Hazırlık: Bir önceki haftanın tekrarı
12 Genetik Algoritmalar örneği
  Ön Hazırlık: Bir önceki haftanın tekrarı
13 Bulanık Mantığa giriş
  Ön Hazırlık: Bir önceki haftanın tekrarı
14 Bulanık Mantıkı örneği
  Ön Hazırlık: Bir önceki haftanın tekrarı
No Bölüm Öğrenme Çıktısı Katkı Düzeyi
Yarıyıl İçi Çalışmaları Sayısı Katkı Payı
Ara Sınav 1 50
Kısa Sınav 0 0
Ödev 2 50
Devam 0 0
Uygulama 0 0
Labaratuvar 0 0
Proje 0 0
Atölye 0 0
Seminer 0 0
Arazi Çalışması 0 0
TOPLAM 100
Yıliçinin Başarıya Oranı 40
Finalin Başarıya Oranı 60
TOPLAM 100
AKTS kredilerinin belirlenmesinde öğrenci işyükü anketlerinden faydalanılmaktadır.
Etkinlik Sayısı Süresi Toplam
Ders Süresi (Sınav Haftaları Hariç) 14 3 42
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi 14 2 28
Ödevler 2 5 10
Sunum 1 4 4
Proje 0 0 0
Laboratuar Çalışması 0 0 0
Arazi ya da Alan Çalışması 0 0 0
Ara Sınavlar 1 2 2
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 2 2
İşyükü Saati (30) 30
Toplam İşyükü / Saat 0    
Dersin Akts Kredisi 0    
Ders Notu 1. Yapay Zekâ Uygulamaları, Çetin Elmas, Seçkin Yayınları, Ankara, 2007 2. Yapay Sinir Ağları İlkeleri, Zekai Şen, Su Vakfı Yayınları, İstanbul, 2004 3. Bulanık Mantık ve Modelleme İlkeleri, Zekai Şen, Bilge Kültür Sanat, İstanbul, 2001 4. Genetik Algoritmalar ve En İyileme Yöntemleri, Zekai Şen, Su Vakfı Yayınları, İstanbul, 2004
Diğer Kaynaklar -
Materyal
Dökümanlar -
Ödevler 1- Yapay Sinir Ağları ile ilgili bir alan çalışması 2- Bulanık Mantık ile ilgili bir alan çalışması
Sınavlar Vize Final
Materyal Diğer -
Planlanmış Öğrenme Faaliyetleri ve Öğretim Yöntemleri
Konferanslar, Uygulamalı Dersler, Sunumlar, Seminerler, Projeler, Laboratuar Uygulamaları(gerekirse)